Lle perceptron multicouche
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Lle perceptron multicouche



  1. #1
    gnaar

    Lle perceptron multicouche


    ------

    Bonjour, je dois réaliser un projet en informatique cette année et je rencontre beaucoup de difficulté.

    voici le pdf du projet

    Lien supprimé


    je suis actuellement au premier programme paragraphe 3.3.1

    si j'ai bien compris il faut :

    ouvrire le fichier
    lire le nombre de couche
    allouer un tableau avec comme dimension le nombre de couche et de type entier
    lire le nombre de neurones par couche
    allouer un tableau pour chaque couche contenant les neurones
    lire les poids
    fermer le fichier

    en suivant cette méthode j'ai fais le programme suivant qui lit le nombre de couche puis allou un tableau,je n'arrive pas a lire le nombre de neurone par couche.

    Capture.PNG

    voici le fichier avec lequel je m'entraine

    Capture1.PNG

    j'espère avoir été assez clair, merci d'avance.


    EDIT: voici les structures utilisés Capture2.PNG

    -----
    Dernière modification par JPL ; 08/12/2020 à 18h03. Motif: oublie

  2. #2
    JPL
    Responsable des forums

    Re : le perceptron multicouche

    Merci de bien vouloir mettre le pdf en pièce jointe dans un nouveau message.
    Rien ne sert de penser, il faut réfléchir avant - Pierre Dac

  3. #3
    gnaar

    Re : le perceptron multicouche

    Voici le sujet projetS12021.pdf

  4. #4
    nexovo

    Re : Lle perceptron multicouche

    Bonjour,
    Je ne connais pas le C
    Je me suis juste bien amusé avec les réseaux de neurones et les PMC en python.
    En ML, j'ai souvent eu des problèmes pour lire et manipuler les data.
    Je ne sais pas si cela peut vous aider, mais en général, mes difficultés étaient souvent résolues :
    - en affichant les dix premières valeurs de mes data et leurs dimensions.
    - en cherchant sur le web : les data sur les iris, un grand classique du machine learning, vous devriez donc trouver quantité de codes sources en C sur le web sur la classification d'iris en C avec des PMC (MLP=Multi-Layer-Perceptron en anglais).
    Très bonnes fêtes!
    Dernière modification par nexovo ; 28/12/2020 à 13h51.

  5. A voir en vidéo sur Futura
  6. #5
    BboCurieuxDeTous

    Re : Lle perceptron multicouche

    Bonjour et bonne année.


    Si j'ai bien compris l'exercice, il consiste a récupérer les valeurs numériques du fichier texte et à les stocker dans un ou des tableaux.
    Si j'étais à ta place , voila comment je procéderai.


    1er solution: dans ce cas il est important que l'exemple que vous donnez représente le format du fichier texte à lire et qu'il est toujours identique aux valeurs prêts bien sûr.
    La procédure à construire consiste a récupérer les valeurs utiles dans le fichier texte:
    - Fonction 1 : elle permet de récupérer une ligne n du fichier (celle à traiter).
    - Fonction 2 : elle permet de lire un ou plusieurs caractères de la ligne récupéré.

    Par exemple, quand vous récupérez la ligne 1 du fichier et que vous lisez le caractère 1 de la ligne=> vous avez le nombre de couche, il suffit de créer le tableau d'une longueur de la valeur récupérer.
    Cette valeur indique aussi le nombre de lignes successives à lire pour avoir le nombre de neurone pas couche. ( utiliser la même fonction que pour lire le nombre de couche).
    et ainsi de suite...
    Pour les poids, vous devez écrire une fonction qui te permet d'extraire une zone de texte de la ligne récupéré (par exemple un texte se trouvant entre deux espace).

    2eme solution: dans le cas ou nous n’êtes pas sûr du format du texte.
    Vous devez ajouter une fonction qui détermine le type de ligne que vous êtes en train de traiter, par exemple : recherche un mot ou d'une expression caractéristique qui ne se trouve que dans un type de ligne ou on aurait retirer tous les espaces.
    Ensuite c'est la même procédure que dans la méthode 1

    En fait, il faut savoir déclarer des tableaux simple ou multi... et savoir utiliser les fonctions sur le traitement des chaînes de caractères.

    Bonne journée.

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