IdentifiantMot de passe
Loading...
Mot de passe oublié ?Je m'inscris ! (gratuit)
Navigation

Inscrivez-vous gratuitement
pour pouvoir participer, suivre les réponses en temps réel, voter pour les messages, poser vos propres questions et recevoir la newsletter

Méthodes prédictives Discussion :

Précision sur la carte de Kohonen


Sujet :

Méthodes prédictives

Vue hybride

Message précédent Message précédent   Message suivant Message suivant
  1. #1
    Membre confirmé
    Homme Profil pro
    Ingénieur développement logiciels
    Inscrit en
    Novembre 2002
    Messages
    62
    Détails du profil
    Informations personnelles :
    Sexe : Homme
    Localisation : France, Val d'Oise (Île de France)

    Informations professionnelles :
    Activité : Ingénieur développement logiciels
    Secteur : Industrie

    Informations forums :
    Inscription : Novembre 2002
    Messages : 62
    Par défaut Précision sur la carte de Kohonen
    Bonjour à tous!
    J'ai un problème, je me suis lancé dans l'implémentation de la carte de kohonen sous scilab.
    Alors j'essaie de comprendre le fonctionnement général de l'algo. J'ai fait pas mal de recherche sur différents sites alors je m'embrouille un peu.
    Voici mes soucis:
    - après la détermination du neurone gagnant des poids doivent être mise à jour à l'itération t par exemple. Alors c'est juste les poids du neurone gagnant qu'on modifie ou les poids des neurones voisins au neurone gagnant, ou les deux ?

    Sauf mauvaise compréhension de ma part, j'ai cru comprendre qu'on modifiais à l'itération t, les poids du vecteur gagnant et les poids des vecteurs voisins. Ce qui emmène ma deuxième question.
    - Comment détermine-t-on les neurones voisins au neurone gagnant? sachant que les neurones de sortie sont dans un tableau 2D, je ne vois pas trop comment déterminer les voisins du neurone gagnant.

    Si quelqu'un peut juste m'expliquer ces notions. Le reste c'est que du codage et ça va vite!

    Cordialement

  2. #2
    Membre éprouvé
    Inscrit en
    Mai 2006
    Messages
    196
    Détails du profil
    Informations forums :
    Inscription : Mai 2006
    Messages : 196
    Par défaut
    Salut,

    Je ne suis pas spécialiste, mais je suis passionnée par l'apprentissage en IA, ta question été donc pour moi un stimulant a la recherche d'information.

    Citation Envoyé par hsmr Voir le message
    - après la détermination du neurone gagnant des poids doivent être mise à jour à l'itération t par exemple. Alors c'est juste les poids du neurone gagnant qu'on modifie ou les poids des neurones voisins au neurone gagnant, ou les deux ?
    De façon catégorique, je te réponds les deux. Le principe est de modifier les poids du gagnant, car ses poids sont les plus proche de la donnée en cour. Mais aussi ses voisins, au prorata de la distance qui les séparent du gagnant. Cela s'explique facilement par la phrase bien connue : Les amis de mes amis sont mes amis (au prorata de l'amitié ^^).

    Citation Envoyé par hsmr Voir le message
    - Comment détermine-t-on les neurones voisins au neurone gagnant? sachant que les neurones de sortie sont dans un tableau 2D, je ne vois pas trop comment déterminer les voisins du neurone gagnant.
    C'est ici que cela ce complique .

    En fait il y a trois élément plus ou moins distinct dans les cartes de Kohonen :
    - Mes données, caractérisées par un vecteur X n*m, n le nombre de données, m leur dimension.

    - Mes neurones, composant de la carte, caractérisés par leur situation sur une carte de dimension p ET une étiquette de dimension m (la même que la dimension de mes entrées). C'est cette étiquette qui est modifiée, et par la même affichée dans les illustrations.

    "Ce que l'on ne voit jamais" c'est la carte de voisinage, qui est fixe.

    En gros, tu as des amis, ces amis ce déplace dans la france parce qu'il sont winner de l'amour d'une fille et toi tu le suis a prorata de cette amitié, cela change partiellement ta localisation, mais pas ton amitié.

    Du coup tu compare ce qui caractérise la donnée t avec les étiquettes des neurones. Le neurone dont l'étiquette est la plus proche gagne.

    La distance entre les neurones ce calcule sur la carte de voisinage (la carte d'amitié).

    Enfin c'est ce que j'en ai compris.

    Sur ce lien http://www.willamette.edu/~gorr/clas...vised/SOM.html
    - X c'est les prétendantes.
    - W ce que les prétendantes voient pour évaluer le winner de leur amour. L'évaluation est plutôt simpliste, puisque c'est le plus près qui gagne .
    - N(i,k) l'évaluation de l'amitié.

    Mon exemple est peut être puérile, mais c'est le premier qui m'est venu a l'esprit ... Grut ^^. Désolé.

Discussions similaires

  1. Précision sur Oracle 9iAS r2
    Par Patmane dans le forum Oracle
    Réponses: 9
    Dernier message: 18/03/2007, 04h41
  2. Précisions sur Import/export
    Par electro dans le forum Import/Export
    Réponses: 9
    Dernier message: 15/10/2004, 13h34
  3. [Observateur] Précisions sur le design pattern Observer [UML]
    Par joquetino dans le forum Design Patterns
    Réponses: 2
    Dernier message: 07/10/2004, 22h35
  4. Disparition des textures sur certaines cartes 3D
    Par Francky033 dans le forum DirectX
    Réponses: 1
    Dernier message: 01/10/2004, 05h40
  5. Précision sur les sauvegarde à chaud
    Par alxkid dans le forum Administration
    Réponses: 2
    Dernier message: 09/08/2004, 18h55

Partager

Partager
  • Envoyer la discussion sur Viadeo
  • Envoyer la discussion sur Twitter
  • Envoyer la discussion sur Google
  • Envoyer la discussion sur Facebook
  • Envoyer la discussion sur Digg
  • Envoyer la discussion sur Delicious
  • Envoyer la discussion sur MySpace
  • Envoyer la discussion sur Yahoo