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Inf1421 corrige module5 v3

Module - Réseaux de neurones Exercices - Corrigé Exercice On possède l ? ensemble d ? entra? nement suivant xi yi La simulation de l ? algorithme du perceptron est la suivant ?? Pour x Z x ? w x ? w x ? w b Z ce qui est plus grand que alors f x Puisque la prédiction est fausse alors nous devons mettre à jour les poids w w ? d ?? y ? x w ? ?? ? ?? w ? ?? ? ?? w ? ?? ? ?? b ? ?? ? Dernière mise à jour le novembre ?? Pour x Z x ? w x ? w x ? w b Z ?? ce qui n ? est pas plus grand que alors f x Puisque la prédiction est fausse alors nous devons mettre à jour les poids w w ? d ?? y ? x w ?? ? ?? ? ?? w ?? ? ?? ? ?? w ?? ? ?? ? ?? Pour x b ? ?? ? Z x ? w x ? w x ? w b Z ce qui est plus grand que alors f x Ce qui est correct alors aunue mise à jours des poids n ? est requise La simulez de l ? algorithme du perceptron sur cet ensemble de données en utilisant le logiciel R perceptron - function x y lr initialisation du vesteur poids poids - c Boucle pour les d o n n e s d ? entra nement for j in length y z - for i in P r d i r e le label binaire z - z poids i as numeric x i j z - z poids if z ypred - else ypred - for i in poids i - poids i lr y j - ypred as numeric x i j C poids - poids lr y j - ypred a ?cher le poids print poids x - matrix c ncol nrow y - c err - perceptron x y Exercice Calculer la distance euclidienne entre les entrées et les poids D ? X ?? w ?? ?? D ? X ?? w ?? ?? D ? X ?? w ?? ?? D ? X ?? w ?? ?? D ? X ?? w ?? ?? Alors le neurone gagnant est le neurone numéro La valeur du poids mise à jours pour le neurone numéro est calculé à l ? aide de la fonction suivante w nouveau w ancien a x w ancien Alors w nouveau ? w nouveau ? Les valeurs mises à jours pour les autres neuronnes w nouveau ? w nouveau ? Dernière mise à jour le novembre w nouveau ? w nouveau ? w nouveau ? w nouveau ? w nouveau ? C