Commit 07cd211a authored by Gross Alexia's avatar Gross Alexia
Browse files

Changement de la page d'acceuil et ajout du makefile

parent 5bb31efe
TEXFILE=resume
STYLES = $(shell echo *.sty)
$(TEXFILE).pdf: $(TEXFILE).tex
pdflatex -interaction=nonstopmode $(TEXFILE)
pdflatex -interaction=nonstopmode $(TEXFILE)
clean:
rm $(TEXFILE).pdf $(TEXFILE).aux $(TEXFILE).log $(TEXFILE).out $(TEXFILE).toc
B%!PS-Adobe-3.0 EPSF-3.0
......@@ -49,49 +49,68 @@
\fancyhead[L]{}
%\fancyfoot{}
\providecommand{\keywords}[1]{\textbf{\textit{Keywords:}} #1}
\bibliographystyle{apalike}
\usepackage{hyperref}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\begin{titlepage}
%\maketitle
\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=7cm]{img/insa.png}
\end{figure}
\vspace{10cm}
\begin{center}
\HRule \\[0.5cm]
{ \huge \bfseries Predicting movie box-office revenues using deep neural networks }\\[0.5cm]
\HRule \\[0.5cm]
{\Large{Yao Zhou • Lei Zhang • Zhang Yi }\\
\vspace{2cm}}
{\large \makeatletter
\@date
\makeatother}
\end{center}
\vspace{9cm}
\begin{minipage}{0.4\textwidth}
\begin{flushleft} \large
\emph{Auteurs :}\\
Marina \textsc{DELAUNAY} \\
Alexia \textsc{GROSS} \\
Anna \textsc{PINEAU} \\
\end{flushleft}
\end{minipage}
\begin{minipage}{0.5\textwidth}
\begin{flushright}\large
\emph{Enseignant :} \\
Clément \textsc{CHATELAIN} \\
\end{flushright}
\end{minipage}
\end{titlepage}
\begin{titlepage}
\begin{center}
\textsc{{\LARGE Institut national des sciences appliquées de Rouen} \\ \vspace{6
mm} {\Large INSA de Rouen}} \\
\vspace{15mm}
\includegraphics[width=0.4\textwidth]{./img/insa}\\[1.0 cm]
\textsc{\Large Machine Learning}\\[0.5cm]
% Title
\HRule \\[0.4cm]
{ \huge \bfseries Predicting movie box-office revenues using deep neural networks}\\[0.4cm]
\HRule \\[1.5cm]
{\Large{Yao Zhou • Lei Zhang • Zhang Yi }\\
\vspace{2cm}}
% Author and supervisor
\vspace{1.5cm}
\begin{minipage}{0.4\textwidth}
\begin{flushleft} \large
\emph{Auteurs:}\\
Marina \textsc{DELAUNAY} \\
Alexia \textsc{GROSS} \\
Anna \textsc{PINEAU} \\
\end{flushleft}
\end{minipage}
\begin{minipage}{0.4\textwidth}
\begin{flushright} \large
\emph{Enseignant:} \\
Clément \textsc{CHATELAIN}
\end{flushright}
\end{minipage}
\vfill
{\large \today}
\end{center}
\end{titlepage}
\newpage
\tableofcontents
\newpage
%INTRODUCTION
......@@ -219,12 +238,6 @@ L’expérience a montré des résultats satisfaisants selon les critères défi
Dans cette étude, deux types de données sont mêlées : des images (les affiches de films) et des variables numériques comme le budget, la durée en minutes du film... Ceci implique de construire des models qui prennent en compte ces deux types. \\
Or, les réseaux de neuronnes, originellement, sont très performant sur de l'apprentissage issu d'un seul type de donnée. Pour arriver à notre objectif en utilisant les réseaux de neuronnes ceci implique de fusionner l'information issue des différentes modalités comme vu précédemment.\cite{Deeplearning}\\
L'utilisation de DNN ne reste pas la seule manière de traiter ce problème. Il existe des alternatives telles que :
\begin{itemize}
\item La machine de Boltzmann restreinte : type de réseau de neurones artificiels pour l'apprentissage non supervisé.
\end{itemize}
\newpage
......
Markdown is supported
0% or .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment