Merge branch 'dev' of gitlab.rezometz.org:guillaume/miniprojet into dev
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18764599e1
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@ -1,4 +1,4 @@
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function [net, rt, errort, perft] = PMC_training(entree, sortie, n_cache, nb_apprentissage)
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function [net, rt] = PMC_training(entree, sortie, n_cache, nb_apprentissage)
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[n_entree, nb_echantillons] = size(entree);
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[n_entree, nb_echantillons] = size(entree);
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[n_sortie, ~] = size(sortie);
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[n_sortie, ~] = size(sortie);
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@ -22,8 +22,8 @@ net.divideParam.testRatio = (nb_echantillons - nb_apprentissage) / nb_echantillo
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net = train(net, entree, sortie);
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net = train(net, entree, sortie);
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entree_test = entree((nb_apprentissage + 1): nb_echantillons,:);
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entree_test = entree(:,(nb_apprentissage + 1): nb_echantillons);
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sortie_test = sortie((nb_apprentissage + 1): nb_echantillons,:);
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sortie_test = sortie(:,(nb_apprentissage + 1): nb_echantillons);
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[rt, pf, af, errort, perft] = sim(net, entree_test, [], [], sortie_test);
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rt = sim(net, entree_test, [], [], sortie_test);
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end
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end
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@ -78,6 +78,8 @@ end
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% utilisation de l'algorithme du perceptron multicouches
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% utilisation de l'algorithme du perceptron multicouches
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[net, resultats_test, ecarts, erreur] = PMC_training(vecteurs, classes, 10, 900);
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[net, resultats_test] = PMC_training(vecteurs, classes, 10, 800);
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%faire une prediction : y = net(x)
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