Bonjour à tous,

je suis en train d'écrire un programme sur Scilab pour créer un réseau de neurones. Le but est de faire retrouver au réseau la fonction f(x;y)=x²*y.

Mon problème est que durant la phase d'apprentissage l'erreur ne converge pas.

Nom : Figure n°2.png
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Taille : 8,2 Ko

J'ai revérifié le programme et je ne comprends pas pourquoi ça ne marche pas.

Peut-être que l'un d'entre vous saura trouver le problème. Voici le code:

Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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clear
clc
 
// Chargement de la base de donnée
 
[fd,SST,Sheetnames,Sheetpos] = xls_open('C:\Users\personne\Desktop\Indicateurs de confort\Algo\Base de données TEST2.xls')
//Read first data sheet
[Value,TextInd] = xls_read(fd,Sheetpos(1))
//close the spreadsheet stream
mclose(fd)
 
A=Value(2:201,3:4)
A1=A'
B=Value(2:201,7)
B1=B'
 
// Création des variables 
 
n=3 // nb de couches
j=2 // variables en entrée
k=2 // nb neurones sur la couche suivante
i=2
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
Wi(:,:,1)=2.4/j*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
for l=2:n-1
    Wi(:,:,l)=2.4/i*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
end
Wi(:,1,n)=2.4/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
function Y=prodscalaire(Wi,Xie,n)
 
[i,k] = size(Wi)
//disp(i)
//disp(k)
[a,b]=size(Xie)
//disp(a)
//disp(b)
if a<k then
    for m=1:k-a
    Xie(a+m,1)=0
    end
end
//disp(Xie)
//disp(Wi(:,:,n))
for p=1:i
    for m=1:k
        P(p,m)=Wi(p,m,n)*Xie(p,1)
    end
end
 
Y1=sum(P,1)
 
for h=1:k
Y(h,1,n)=Y1(1,h)
end
 
endfunction
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
function O=sigmoide(Y,n)
    [i,b]=size(Y)
    for k=1:i
        O(k,1,n)=1/(1+exp(-1*Y(k,1,n)))
    end
endfunction
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
function d=delta(O,Wi,d1,n)
 
    [a,b]=size(Wi)
 
    for m=1:a
        for h=1:b
            Wi1(h,m,n)=Wi(m,h,n)
        end
    end
 
    S=prodscalaire(Wi1,d1,n)
 
    for k=1:i
        d(k,1,n)=O(k,1,n)*(1-O(k,1,n))*S(k,1,n)
    end
 
endfunction
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
function [Wi1,D0]=poids(d,Xie,D1,Wi,n,u,E)
 
    [x,y]=size(d)
    [z,w]=size(Xie)
 
    for m=1:x
        for h=1:z
            D0(h,m,n)=E*Xie(h,1,n)*d(m,1)+u*D1(h,m,n)
        end
    end
 
    for m=1:x
        for h=1:z
            Wi1(h,m,n)=Wi(h,m,n)+D0(h,m,n)
        end
    end
 
endfunction
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
function [S,Xie]=calcul(s)
 
    // couche 1 jusqu'à n-1
 
    Xie(:,1,1)=A1(:,s) // Initialisation
//disp(Wi)
//disp(Xie)
    Y=prodscalaire(Wi,Xie,1)
    O=sigmoide(Y,1)
//disp(Xie)
//disp(O)
    [a,b]=size(O)
 
    for m=1:a
    Xie(m,1,2)=O(m,1,1)
    end
 
    for l=2:n-1
        Y=prodscalaire(Wi,Xie,l)
        O=sigmoide(Y,l)
 
        Xie(:,1,l+1)=O(:,1,l)
    end
 
    // couche n
 
    Y=prodscalaire(Wi,Xie,n)
    O=sigmoide(Y,n)
 
    S=O(1,1,n)
 
endfunction
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
function [T,Wi]=apprentissage(Wi,n,i,E,u)
 
    // Chargement de la base de donnée
 
    [fd,SST,Sheetnames,Sheetpos] = xls_open('C:\Users\personne\Desktop\Indicateurs de confort\Algo\Base de données TEST2.xls')
    //Read first data sheet
    [Value,TextInd] = xls_read(fd,Sheetpos(1))
    //close the spreadsheet stream
    mclose(fd)
 
    A=Value(2:201,3:4)
    A1=A'
    B=Value(2:201,7)
    B1=B'
 
    // Initialisation 
 
    j=2
    i=k
 
//    E=0.8
//    u=0.95
 
//    Wi(:,:,1)=2.4/j*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
//    for l=2:n-1
//        Wi(:,:,l)=2.4/i*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
//    end
//    Wi(:,1,n)=2.4/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
 
    D1(:,:,1)=zeros(j,i)
    D1(1:i,1:k,2:n-1)=zeros(i,k)
    D1(:,1,n)=zeros(i,1)
 
    for s=1:200
 
        // Calcul de l'erreur
 
        C=B1(:,s)
        [S,Xie]=calcul(s)
 
        for l=2:n
        O(:,:,l)=Xie(:,:,l-1)
        end
 
        // couche n
 
        e=(C-S) // delta en sortie
        T(s)=e
 
        [Wi1,D0]=poids(e,Xie,D1,Wi,n,u,E)
        Wi(:,1,n)=Wi1(:,1,n)
        D1(:,1,n)=D0(:,1,n)
 
        // couches de n-1 à 1
 
        d=delta(O,Wi,e,n)
        d1=d(:,1,n)
 
        for l=n-1:2
 
            [Wi2,D0]=poids(d1,Xie,D1,Wi,l,u,E)
            Wi(:,:,l)=Wi2(:,:,l)
            D1(:,:,l)=D0(:,:,l)
            d=delta(O,Wi,d1,l)
            d1=d(:,:,l)
 
        end
 
        // couche 1
 
        [Wi3,D0]=poids(d1,Xie,D1,Wi,1,u,E)
        Wi(:,:,1)=Wi3(:,:,1)
        D1(:,:,1)=D0(:,:,1)
 
        //if e(s)<0.0001
        //    break
        //end
 
    end
 
//    R=[1:1:s]
 
//    figure(0)
//    plot(R,T)
 
endfunction
 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
function []=principal()
 
    n=3
    i=6
    k=i
    E=0.2
    u=0.96
 
    Wi(:,:,1)=0.01*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
//    disp(Wi(:,:,1))
    for l=2:n-1
        Wi(1:i,1:k,l)=0.01*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
    end
 
    Wi(:,1,n)=0.01/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
 
//    Wi(:,:,1)=2.4/j*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
////    disp(Wi(:,:,1))
//    for l=2:n-1
//        Wi(1:i,1:k,l)=2.4/i*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
//    end
//    
//    Wi(:,1,n)=2.4/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
////    disp(Wi)
    e=1
 
    while e>0.0001
    //for a=1:10
 
        [T,Wi]=apprentissage(Wi,n,i,E,u)
        Wi1=Wi
        [T,Wi]=apprentissage(Wi1,n,i,E,u)
 
        e=T(200)
        disp(Wi)
    end
 
    R=[1:1:200]
 
    figure(0)
    plot(R,T)
 
endfunction
 
principal()