Résumé Dans le monde de l'intelligence artificiel aujourd'hui, on a tendance à recopier ce que fait la nature. Et quoi de plus normale que de copier le cerveau humain quand on parle d'intelligence et de réflexion.








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Nombre aléatoire



Au début j’utilisai la fonction rand() pour créer tous mes nombres aléatoire, en int ou en float en divisant par le plus grand entier possible jusqu'à ce que Renaud DUMEUR me parle des fonction drand48() et lrand48() qui utilisent un algorithme différent et sortent des nombres uniformément distribués, entre 0.0 et 1.0 en réel a virgule flottante pour le premier et de 0 à 231 en entier long pour le deuxième. Une distribution uniforme permet dans mon cas d’avoir des poids assez distinct et donc une exploration plus profonde surtout que l’on utilise souvent ces fonctions. Il a fallut mettre les tableaux de poids qui étaient en float en double car c’est le format de sortie de la fonction drand48().

Une entrée aléatoire



Je me suis rendu compte que le réseau de neurone jouait toujours le même premier coup quand il joue en premier. Ceci est normal vu que ses poids sont les mêmes et les valeurs les mêmes quand le terrain est vierge. Pour changer ce comportement il fallait rajouter du bruit. Pour cela j’ai créer un neurone d’entrée qui a une valeur aléatoire entre 0.0 et 1.0 fournit par la fonction drand48() et qui change a chaque fois que l’on dois jouer. A ce neurone on affecte un coefficient d’importance qui permet d’augmenter ou de diminuer le bruit ou même de le neutraliser si cette valeur est nulle. J’ai du bien sur ce neurone aléatoire est de type double au contraire de ceux du terrain qui sont en int.

Fonction d’activation



La fonction d’activation en sigmoïde limitant un peu trop les valeurs des neurones et ceci d’autant plus si l’on a beaucoup de neurones dans la couche juste avant j’ai décide de mettre une fonction linéaire y= x pour tester les résultats obtenus. A mon grand étonnement j’ai trouvé que les résultats étaient nettement meilleur puisque la fonction d’activation ne limitait plus les valeur trop importante ce qui avait pour effet d’avoir des valeurs de neurones souvent trop proche.


Problèmes rencontres




Windows / Linux et Rand()



Je voulais faire une application compatible pour linux et Windows, pour me permettre de travailler sur mes deux machines et de pouvoir laisser une machine sous Linux et une sous windows. Le problème c’est que la fonction rand() est différente : sous Linux la valeur de sortie est comprise entre 0 et 32767 alors que la valeur sous Windows avec Visual C++ est bien plus grande et provoquait souvent des segmentation fault. J’ai donc tout d’abord fais un modulo 32767 pour recadrer la sortie du rand() de Windows, puis je me suis oriente vers l’utilisation de Cygwin qui permet d’utiliser le compilateur Gcc sur un environnement de type Unix.

Gains négatifs



Dans le fichier d’en-tête, je spécifie les valeurs des gains quand l’on gagne, quand l’on perd et quand on fait égalité. Si l’on met un gain négatif par exemple quand l’on perd et que l’on perd souvent, le gain final risque d’être négatif. Si pendant la sélection d’un parent on additionne le gain, la somme des gains diminues et donc on risque de choisir un mauvais parent. En théorie cela ne bloque pas la sélection mais ne permet pas d’avoir une sélection de type roulette fiable et donc il est fortement conseille de ne pas mettre de gains négatif.


Chapitre 4 : Résultats


Pour illustrer tout ce qui a été dit précédemment, je préfère incorporer des exemples, ce qui est souvent plus parlant.

Je donnerai les résultats de 5 créations de réseau optimal avec les courbes de gain, de coups joués et de parties gagnées. A partir de cela j’expliquerai les changements à pratiquer sur les paramètres.

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