===== SOM =====

Articles / tuto utilisés : 
   * http://www.saedsayad.com/clustering_som.htm
   * https://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/slides/kohonen_som.pdf
   * http://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/NN/l16.pdf
   * https://fr.wikipedia.org/wiki/Carte_auto_adaptative

==== Principe ====

   * Créer une grille de noeuds
   - Initialiser les noeuds avec des poids aléatoires (les coordonées des noeuds dans ce cas)
   - Sélectionner une position dans l'espace à discrétiser
   - Chercher le noeud le plus près de cette position (neurone gagnant)
   - Mettre son poids à jour (le rapprocher de la donnée d'entrée)
   - Mettre les poids de ses voisins à jour (un peu moins que le gagnant)
   - Réduire petit à petit l'intensité de la mise à jour
   - Réduire petit à petit la portée du voisinage
   - Répeter 2 à 7 pour un nombre d'itérations


==== Equations utilisées ====

   * Recherche du noeud le plus près :

{{:pluspres.png?220|}}

   * Mise à jour des poids du neurone gagnant :

{{:majgagnant.png?300|}}

Avec Θ(t) la fonction de voisinage et L(t) le taux d'apprentissage :

Θ(t) = exp( -dist² / 2σ²(t))
et
L(t) = L0 * exp(-t / λ)