augustin64/tipe
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augustin64 2022-04-08 19:34:26 +02:00
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src/mnist/main.c
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@ -52,7 +52,7 @@ void train(int batches, int couches, int neurons, char* recovery, char* image_fi
creation_du_reseau_neuronal(reseau, repartition, couches);
} else {
reseau = lire_reseau(recovery);
printf("Backup restorée.\n");
printf("Backup restaurée.\n");
}
// Chargement des images du set de données MNIST

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src/mnist/neural_network.c
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@ -154,9 +154,8 @@ void backward_propagation(Reseau* reseau_neuronal, int* sortie_voulue) {
void modification_du_reseau_neuronal(Reseau* reseau_neuronal) {
/* Modifie les poids et le biais des neurones du réseau neuronal à partir
du nombre de couches et de la liste du nombre de neurone par couche */
for (int i=0; i < reseau_neuronal->nb_couches-1; i++) { // on exclut la dernière couche
for (int j=0; i<reseau_neuronal->couches[i]->nb_neurones; j++) {
for (int j=0; j < reseau_neuronal->couches[i]->nb_neurones; j++) {
reseau_neuronal->couches[i]->neurones[j]->biais = reseau_neuronal->couches[i]->neurones[j]->biais - (TAUX_APPRENTISSAGE * reseau_neuronal->couches[i]->neurones[j]->d_biais); // On modifie le biais du neurone à partir des données de la propagation en arrière
for (int k=0; k < reseau_neuronal->couches[i+1]->nb_neurones; k++) {
reseau_neuronal->couches[i]->neurones[j]->poids_sortants[k] = reseau_neuronal->couches[i]->neurones[j]->poids_sortants[k] - (TAUX_APPRENTISSAGE * reseau_neuronal->couches[i]->neurones[j]->d_poids_sortants[k]); // On modifie le poids du neurone à partir des données de la propagation en arrière