Posté le 06/10/2018 16:55
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Citer : Posté le 06/10/2018 16:56 | #
C'est sympa j'aime bien
Citer : Posté le 06/10/2018 17:02 | #
je ne vois pas trop en quoi il s'agit d'un tutoriel :/ mais peut-être que je n'ai pas compris ton projet
Ps: "lui-même" et "N'hésitez pas à"
Citer : Posté le 06/10/2018 17:11 | #
C'est une sorte de cours, pour les débutants, et la dernière partie pour les bien bien initiés !
-Planétarium 2
Citer : Posté le 06/10/2018 17:16 | #
Ho, et du coup tu comptes l'étoffer au fur et à mesure, c'est ça ?
Citer : Posté le 06/10/2018 17:17 | #
Ben pour l'instant il y a déja pas mal de choses (lis le et tu verras
-Planétarium 2
Citer : Posté le 06/10/2018 18:09 | #
Alors, quelques petits détails et corrections s'imposent.
Ton algorithme de tri de liste s'appelle un tri bulle ou bubble sort. Il est très simple mais très lent, et il en existe un grand nombre d'autres reposant sur différentes techniques. Tu ne dois pas laisser entendre que tous les algos de tri ne comparent que des éléments consécutifs ou bien parcourent n fois la liste.
Ton algorithme de compression s'appelle RLE ou Run-Length Encoding, je suggère de le préciser.
Tu peux dire soit structure de données soit data structures, par contre structures data c'est la première fois que je le vois.
Il y a une sorte d'inversion ici, vue la structure de ta phrase il vaut mieux finir par « l'on opère sur une dimension au lieu de deux ».
Note qu'il y a plusieurs méthodes de recherche bien plus efficace, notamment quand la liste est triée (recherche dichotomique). Le même genre existe pour les matrices.
C'est assez osé de terminer sur un réseau de neurones, qui n'est du deep learning que si le réseau est profond (et sur une calculatrice je suppose que non), surtout que tu présentes ça à côté d'une algorithmique très basique en sautant toute la partie intermédiaire.
Citer : Posté le 06/10/2018 18:43 | #
Merci des précisions , je ferait le necessaire. Concernant le deap laerning, effectivement, cela s'effectue sur des reseaux prodonds mais ce que j'ai réalisé en basic s'y rapproche bien qu'il n'utilise qu'une neurone
J'ai terminé par ça etant donné que je n'avais pas d'autres algos en stock à donner. Si tu as d'autres types d'algos entre les tri de liste et les reseaux se neurones à me proposer je suis partant !
-Planétarium 2
Citer : Posté le 10/10/2018 09:32 | #
Ce n'est pas parce qu'il n'y a qu'un neurone que ce n'est pas du deep learning. Ce terme s'applique à tout réseau qui comporte au moins une couche cachée.
Dans Neural Bird, c'est le cas
Citer : Posté le 10/10/2018 13:18 | #
Je l'ai déjà lue, c'est juste que pour l'instant c'est plus une liste non exhaustive de différent algorithme qu'un tutoriel d'algorithmique. D'où ma question de savoir si tu comptais l'étoffer.
Ajouté le 10/10/2018 à 13:19 :
Et du coup, 'entre deux', il y a des algorithmes de recherche du zéro d'une fonction
Citer : Posté le 10/10/2018 13:32 | #
Hmmm je verrais ça. Pour le moment je creuse un peut la troisième epreuve ok ?!
-Planétarium 2
Citer : Posté le 10/10/2018 22:28 | #
Ah oui, l'analyse numérique. On a la méthode de Newton et celle des sécantes notamment, pour trouver les zéros. La méthode de Newton est bien mais il faut que la fonction soit C² au voisinage du zéro et de seconde dérivée non nulle, si je me souviens bien...
Quelques autres suggestions accessibles, des faciles au difficiles :
- Renverser une liste chaînée (= une pile)
- Recherche dichotomique
- Tri rapide
- Edmonds-Karp
- Simplexe
Citer : Posté le 11/10/2018 07:10 | #
Je mets ça dans un couin merci pour les exemples. Pour certains algos, faut pas oublier que je suis en seconde donc les derivees et autres j'évite pour l'instant
-Planétarium 2
Citer : Posté le 11/10/2018 08:34 | #
Pour la méthode de Newton, si je souviens bien, le problème, en plus de celui cité par Lephenixnoir, est que l'on doit connaître la dérivée de la fonction que l'on étudie. Qui n'est pas toujours simple a avoir
Citer : Posté le 11/10/2018 14:33 | #
Exact, on peut cependant faire une approximation numérique avec une méthode... de Newton justement, car si la fonction est C¹ dans l'intervalle étudié alors elle se comporte pas trop mal.
Citer : Posté le 11/10/2018 15:43 | #
Du coup, il y a également les différents ordres de la méthode de Runge Kutta (mais c'est un poil plus complexe à comprendre)
Citer : Posté le 11/10/2018 16:19 | #
RK pour trouver des zéros... c'est pas plutôt pour intégrer des équations différentielles ça ?
Ahrem vous avez pas été voir la méthode du simplexe vous
Citer : Posté le 11/10/2018 17:22 | #
Je vous laisse dans vos explications, je suis passé de 3 a 5eme !!!!! Je me conczntre la dessus
-Planétarium 2
Citer : Posté le 11/10/2018 18:04 | #
Pour la dérivée de la fonction pour utiliser la méthode de Newton
Si, mais j'ai pas compris >_<