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@@ Line 19: / Line 19: @@
    - Répeter 2 à 7 pour un nombre d'itérations
+Selon les ressources choisies sur internet, les algorithmes n'ont pas la même manière de mettre à jour les neurones voisins du gagnant.
 ==== Equations utilisées ====
@@ Line 36: / Line 36: @@
 L(t) = L0 * exp(-t / λ) \\
-==== Tests ====
+==== Expérience ====
 J'ai testé l'algorithme décrit au dessus sur un espace vide en deux dimensions. Les données sont choisies aléatoirement en tirant un x et un y tel que x, y [0, 100[ ∈ N.
@@ Line 45: / Line 45: @@
 {{:debut.png|}}
 ==== Résultat ====
-Il y a probablement un petit souci quelque part, les noeuds se collent et vont de plus en plus loin ( [170, 170] dans l'exemple ci-dessous). Ceci ne devrait pas arriver puisque les données choisies ont une limite de 100 en x et en y.
+Après 50 000 itérations de boucle les noeuds sont collés. \\
+Possiblement le calcul des poids des neurones voisins qui permet à ces neuroens de coller le neurone gagnant.
 {{:fin.png|}}

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