From c5d37628714deabd77e32894455e91f2cbed470f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "iliya.saroukha" <iliya.saroukhanian@etu.hesge.ch>
Date: Sun, 2 Jun 2024 10:53:29 +0200
Subject: [PATCH] fix: reworked paragraph about doing a descent on a "real"
cost function because in the end, we ain't doing it
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report/report.qmd | 13 +++++++------
1 file changed, 7 insertions(+), 6 deletions(-)
diff --git a/report/report.qmd b/report/report.qmd
index 3dae28a..8714d51 100644
--- a/report/report.qmd
+++ b/report/report.qmd
@@ -29,7 +29,7 @@ l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle.
En effet, parmi d’autres utilités hautement majeures, la descente de gradient
(le concept en lui-même ainsi que les divers algorithmes) est utilisée dans
-l’entraînement des réseaux neuronaux lors de la rétropropagation ("backpropagation").
+l’entraînement des réseaux neuronaux lors de la "rétropropagation" (_backpropagation_).
En bref, la rétropropagation consiste à "remonter" dans le réseau depuis la couche
de sortie en direction de la couche d’entrée. Cette remontée permet d’ajuster les
poids des neurones ayant contribué à un résultat faussé de sorte à optimiser les
@@ -47,10 +47,11 @@ dans notre exploration.
Car en effet, ayant compris l’importance de la descente de gradient, nous avons
voulu à travers ce rapport (de notre propre volonté), explorer en détail
différentes facettes de cet outil, de ses paramètres à ses implications pratiques,
-sur des fonctions particulières et une fonction de coût réelle.
-Perpendiculairement à la comparaison des fonctions, ce sont les méthodes de
-descente qui ont été confrontées, nous menant à méditer les subtilités de chacune
-d’entre elles.
+sur quelques fonctions dites de [**test**](https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_de_test_pour_l%27optimisation)
+qui permettent de mieux évaluer les diverses caractéristiques des algorithmes
+de descente. Perpendiculairement à la comparaison des fonctions, ce sont les
+méthodes de descente qui ont été confrontées, nous menant à méditer les
+subtilités de chacune d’entre elles.
Aussi, nous souhaitons-vous un bon voyage dans l’univers merveilleux de ce rapport
immersif, et vous prions de vous laisser porter au-travers des dunes par les
@@ -106,7 +107,7 @@ $$
f(x, y) = x^2 + ky^2 \quad \forall k \in \mathbb{N}
$$ {#eq-func-bol}
-**n.b.** : Le gradient $\nabla$ de la fonction ci-dessus est accentué dans
+**n.b.** : Le gradient $\nabla$ de la fonction ci-dessous est accentué dans
la direction de l'axe $y$ à l'aide du facteur $k = 5$. Ceci aura son importance
lors de l'explication de la problématique des ravines ainsi que de la
visualisation de la méthode d'**Adam**.
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