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Date: Wed, 25 Sep 2024 17:09:36 +0200
Subject: Orthographe Emeline check

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index bb2ec17..1043861 100644
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@@ -1,18 +1,18 @@
 L'optimisation est une branche des mathématiques appliquées qui cherche à trouver les points pour lesquels une fonction réalise un certain nombre d'exigences. 
 Le lecteur pourra se référer par exemple au livre de Phillipe G. Ciarlet \textit{Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation}~\cite{ciarlet} pour une présentation très complète d'un grand nombre de techniques.
-Dans ce manuscrit nous ne nous intéresserons qu'a deux type de problèmes liées à l'apprentissage automatique et surtout au réseaux de neurones.
+Dans ce manuscrit nous ne nous intéresserons qu'a deux types de problèmes liés à l'apprentissage automatique et surtout aux réseaux de neurones.
 Le premier de ces problèmes est la minimisation sans contrainte d'une fonctionnelle convexe.
 Cela permet l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de fonctions de coûts.
 Le second problème reprend le premier mais y ajoute des contraintes.
-C'est à dire, comme minimise-t'on le coût tout en garantissant certaines conditions ?
+C'est-à-dire, comment minimise-t'on le coût tout en garantissant certaines conditions ?
 
-\subsubsection{Optimisation sans contrainte : Descente de gradient}
+\subsubsection{Optimisation sans contrainte : descente de gradient}
 \label{sec:background-opti-sgd}
 Nous appelons fonctionnelles les fonctions de $\mathbb{R}^n$ dans $\mathbb{R}$.
 Soit $J$ une fonctionnelle convexe, nous cherchons à trouver $x\in\mathbb{R}^n$ tel que $J(x) = \text{inf}\{J(t)\mid t\in\mathbb{R}^n\}$.
-Pour simplifier cette rapide présentation, nous supposerons que $J$ à toujours les conditions de régularité (différentiabilité) suffisante pour les opérations que nous appliquerons.
-Pour trouver $x$ qui minimise $J$ une des méthode les plus utilisé en apprentissage automatique est la descente de gradient.
-Il s'agit de construire une suite $(x_k)_{k\in\mathbb{N}}$ telle que à chaque étape la direction de descente soit optimale.
+Pour simplifier cette rapide présentation, nous supposerons que $J$ a toujours les conditions de régularité (différentiabilité) suffisantes pour les opérations que nous appliquerons.
+Pour trouver $x$ qui minimise $J$ une des méthodes les plus utilisées en apprentissage automatique est la descente de gradient.
+Il s'agit de construire une suite $(x_k)_{k\in\mathbb{N}}$ telle qu'à chaque étape la direction de descente soit optimale.
 L'idée pour arriver à cela est de considérer une approximation de l'accroissement de $J$ en utilisant la définition du gradient.
 
 On cherche $h$ tel que $||h||=1$ et $J(x_k+h)$ soit minimal.
@@ -32,11 +32,11 @@ Et aussi
 \end{equation*}
 $h=-\frac{\nabla J(x_k)}{||\nabla J(x_k)||}$ est donc solution de (*) pour que $\langle\nabla J(x_k),h\rangle$ soit négatif.
 
-Ainsi la méthode de descente de gradient est définit par la suite
+Ainsi la méthode de descente de gradient est définie par la suite
 $x_{k+1}=x_k-l_k\nabla J(x_k)$.
 $l_k$ est appelé le pas.
-En théorie nous pouvons lire dans le livre de Ciarlet qu'il existe de multiple manières de trouver un pas optimale ou approprié à la fonctionnelle $J$.
-Cependant, en apprentissage automatique les hypothèses nécessaires pour obtenir l'optimale sont souvent absentes, en pratique le pas est souvent choisit constant $\exists c\forall k~l_k=c$.
+En théorie, nous pouvons lire dans le livre de Ciarlet qu'il existe de multiples manières de trouver un pas optimal ou approprié à la fonctionnelle $J$.
+Cependant, en apprentissage automatique les hypothèses nécessaires pour obtenir l'optimale sont souvent absentes, en pratique le pas est souvent choisi constant $\exists c\forall k~l_k=c$.
 
 Nous montrons dans la Figure~\ref{fig:background-opti-gd} le fonctionnement de la méthode de gradient à pas fixe en dimension un pour une fonctionnelle convexe
 avec une illustration de la convergence de l'écart entre $J(x_k)$ et le minimum.
@@ -45,13 +45,13 @@ avec une illustration de la convergence de l'écart entre $J(x_k)$ et le minimum
     \begin{subfigure}{0.45\linewidth}
         \centering
         \includegraphics[width=0.66\linewidth]{background/figure/opti/f.pdf}
-        \caption{La suite $u$ approche un minimum locale de la fonction $f$.}
+        \caption{La suite $u$ approche un minimum local de la fonction $f$.}
     \end{subfigure}
     \hspace{1cm}
     \begin{subfigure}{0.45\linewidth}
         \centering
         \includegraphics[width=0.66\linewidth]{background/figure/opti/conv.pdf}
-        \caption{Convergence des l'écart entre $u$ et le minimum vers $0$ en fonction des itérations.}
+        \caption{Convergence de l'écart entre $u$ et le minimum vers $0$ en fonction des itérations.}
     \end{subfigure}
     \caption{Convergence de la méthode de gradient.}
     \label{fig:background-opti-gd}
@@ -62,14 +62,14 @@ avec une illustration de la convergence de l'écart entre $J(x_k)$ et le minimum
 \subsubsection{Optimisation sous contraintes : multiplicateurs de Lagrange}
 \label{sec:background-opti-sous}
 Pour expliquer ce qu'est l'optimisation sous contraintes, reprenons les mots de Philipe G. Ciarlet :
-\textquote{On s'intéresse au problème suivant : trouver des conditions \emph{nécessaires}, et des conditions \emph{suffisantes}, pour qu'un point d'un ensemble $U$ soit un extremum relatif de la restriction à l'ensemble $U$ d'une fonction $J$ définie sur un ensemble "plus grands". [...]
+\textquote{On s'intéresse au problème suivant : trouver des conditions \emph{nécessaires}, et des conditions \emph{suffisantes}, pour qu'un point d'un ensemble $U$ soit un extremum relatif de la restriction à l'ensemble $U$ d'une fonction $J$ définie sur un ensemble "plus grand". [...]
 Un premier exemple est celui des \emph{extremums relatifs liés}, où l'ensemble $U$ est de la forme 
 \begin{equation*}
     U=\{v\in V \mid \forall i\in m-1~\varphi_i(v)\leq 0\}
 \end{equation*}
 }
 
-On introduit le lagrangien de ce problèmes par la formule suivante:
+On introduit le lagrangien de ce problème par la formule suivante:
 \begin{equation*}
     L:\left\{
         \begin{matrix}
@@ -79,7 +79,7 @@ On introduit le lagrangien de ce problèmes par la formule suivante:
         \right.
 \end{equation*}
 
-Pour respecter les contrainte du problèmes, la méthode consiste à chercher un point selle de $L$,
+Pour respecter les contraintes du problème, la méthode consiste à chercher un point selle de $L$,
 c'est-à-dire, un point $(u,\lambda)\in V\times \mathbb{R}^m_+$ tel que 
 \begin{equation*}
     sup L(\square,\lambda)=L(u,\lambda)\wedge inf L(u,\square)=L(u,\lambda)
@@ -88,7 +88,7 @@ c'est-à-dire, un point $(u,\lambda)\in V\times \mathbb{R}^m_+$ tel que
 $u$ est alors solution du problème.
 Il est donc suffisant de connaître $\lambda$ appelé \emph{multiplicateurs de Lagrange} pour pouvoir trouver $u$ en se ramenant au cas sans contraintes de la section précédente.
 Trouver $\lambda$ s'appelle le \emph{problème dual} en contrepartie de la recherche de $u$ qui est le \emph{problème primal}.
-Le problème dual bénéficie du fait que les contraintes sont plus simples car il s'agit uniquement de la positivité des multiplicateur de Lagrange.
+Le problème dual bénéficie du fait que les contraintes sont plus simples car il s'agit uniquement de la positivité des multiplicateurs de Lagrange.
 Le problème dual s'écrit donc $sup (inf_{v\in V}L(v,\square))$.
 Pour une présentation plus complète des multiplicateurs de Lagrange et de la dualité voir les Sections 7.2 et 9.3 du livre de Ciarlet~\cite{ciarlet}
 
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cgit v1.2.3

