INGIniousRéseau utilisé
Les couleurs dans la grille de gauche sont juste pour que tu comprennes mieux la composition de la première couche. Chaque pixel sera toujours soit blanc, soit noir.
Entrainement
$$ \text{Entrée} \rightarrow \text{Cachée : } \begin{pmatrix}6 & 6 & 0 \\ -4 & 8 & -1 \\ 6 & 7 & 9 \\ 8 & -4 & -3 \\ -5 & -5 & -1 \\ 8 & -4 & 7 \\ 6 & 4 & 1 \\ -4 & 9 & -1 \\ 7 & 7 & 8 \end{pmatrix} \qquad \qquad \text{Cachée} \rightarrow \text{Sortie : } \begin{pmatrix}-5 & 5 \\ 7 & -7 \\ -4 & 4 \end{pmatrix} $$
Chaque nombre dans la matrice représente le poids associé à chacunes des arêtes présentes dans le graphe représentant le réseau. Par exemple, dans la 2ème matrice, le 4 (ligne 3, colonne 2) représente le poids associé à la connection du 3ème neurone de la couche cachée (car ligne 3) vers le 2ème neurone de la couche de sortie (car colonne 2).
Pour obtenir ces valeurs, j'ai entrainé le réseau à l'aide de 21 grilles/images. Certaines de ces grilles apparaissent plusieurs fois; cela permet d'insister auprès du réseau pour qu'il puisse les reconnaitre correctement. Après l'entrainement, le réseau donne une prédiction incorrecte pour seulement 3 grilles/images parmi les 21 initialement fournies.
Les valeurs indiquées plus haut ont également été multipliées par 2 arrondies afin que tu aie un nombre plus facile à manipuler.
Note qu'une ligne verticale étant l'opposé d'une ligne horizontale, les grilles utilisées sont des symmétries centrales l'une de l'autre. Les 21 grilles utiliséees pour chaque lignes sont les suivantes :
| Nombre | 5 | 1 | 1 | 3 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
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| Verticale |  |
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| Horizontale |  |
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