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 Pour faire varier la fonction d'activation --> juste décommenter #tf.nn.relu(x) lignes 44, 54, 84 et commenter x + tf.sin(x)**2
 
---> le fichier resnet_snake.ipynb est le notebook main python a exectuer faisant l'appel de toutes les fonctions ainsi que de la classe Resnet18
+--> le fichier resnet_snake.ipynb est le notebook main python a exectuer faisant l'appel de toutes les fonctions ainsi que de la classe Resnet18
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+## Emile 
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+Cette partie s'intéresse à la capacité des LSTM à trouver des résultats confirmant ou infimant les prédiction des réseaux avec des fonctions d'activation snake. 
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+Pour utiliser le code aller and ``code`` et lancer le ``notepad_siboulet.ipynb`` qui lance succesivement tout les codes utilisé se trouvant dans ``code/RNN_predicition_meteo`` et ``code/RNN_wilshire_5000``
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+Il est nécessaire d'avoir les bibliothèque tensorflow, optuna, numpy et matplotlib