Problème avec un Perceptron

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

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.

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