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Line 19: Line 19:
    - Répeter 2 à 7 pour un nombre d'itérations    - 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 ==== ==== Equations utilisées ====
  
Line 36: Line 36:
 L(t) = L0 * exp(-t / λ) \\ 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. 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.
  
 +{{:vide.png|}}
 +
 +Les noeuds (25 ici) sont placés aléatoirement dans cet espace comme décrit à l'étape 1 de l'algorithme.
 +
 +{{:debut.png|}}
  
 ==== Résultat ==== ==== Résultat ====
  
-Il y a probablement un petit souci quelque part, les noeuds se collent et partent+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|}} 
 + 
 +Comment résoudre le problème : 
 +   * Vérifier les calculs fait 
 +   * Eventuellement chercher d'autres ressources si les equations paraissent correctes dans le code 
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