Discussion :

[dillinger91]

bonjour voila tous d'abord je dois dire que mon problemme est assez particulier et que je ne sais pas vraiement ou le poster donc je poste ici dans la section C++.et j'excuse si mon post n'est pas a sa place.

Donc voila je code depuis quelques temps un Perceptron MultiCouche qui utilise l'algorithme de [I]rétropropagation du gradient[/I] - Celui disponibles sur wikipedia - pour l'apprentissage voici ses principales caractéristiques:

• -Possibilité de choisir differentes tailles pour le réseau.
• -possiblité de crée plusieurs profils et de les enrigstrer sur le disque pour un usage ulterieur etc.....

mais voila mon problemme c'est que les résultats ne sont pas au rendez-vous pour mon preceptron au niveau de l'apprentissage(du moin de mon point de vue).donc ma requète est simple ou plus j'ai deux requètes:

• 1- esqu'il y aurait des volentaires pour tester mon MLP
• 2- s'il s'avère que les résultats sont vraiment mauvais y aurait'il des ames charitables pour m'aider a améliorer les performances de mon réseau et pour m'aider a traquer les éventuelles erreurs dans mon algorithme d'apprentissage.

Merci.
note:

• -j'utilise les librairies tinyXML,boost::multi_array,boost::serialize pour ce projet.
• -je posterai un lien pour récuperer l'archive du projet si je vois que des gens sont interéssé par mes requètes.

encore Merci

[Luc Hermitte]

Quitte à utiliser boost, tu as déjà matrices et vecteurs mathématiques dans boost.uBlas. Ces types seront bien plus adaptés que multi_array.

Sinon ... le MLP est assez mauvais comme algo. Le net parle principalement de lui, mais des algos comme quick-prop ou r-prop donnent de bien meilleurs résultats -- cf la doc de SNNS pour voir leurs définitions.

[dillinger91]

Merci pour la réponse rapide je vais jeter un coup d'oeuil a BOOST::ublas et a quickprop et rprop sa a l'air tres interessent mais le truc c'est que je suis débutant en propramation 1 an en tout et 7 mois en C++ donc c'est surtout pour me faire la main que je code mon programme et le problemme se trouve surtout au niveau de l'algorithme d'apprentissage.merci