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@@ -11,7 +11,7 @@ ein Optimierungsproblem, der als Kurvenfit bekannt ist
\begin{figure}[t]
\includegraphics[width=1\textwidth]{lin_regress}\hfill
\titlecaption{.}{F\"ur eine Reihe von Eingangswerten $x$,
\titlecaption{Parameter der linearen Geradengleichung.}{F\"ur eine Reihe von Eingangswerten $x$,
z.B. Stimulusintensit\"aten, wurden die Antworten $y$ eines
Systems gemessen (links). Der postulierte lineare Zusammenhang hat
als freie Parameter die Steigung (mitte) und den
@@ -169,7 +169,7 @@ beiden Parameter und auf der $z$-Achse der Fehlerwert aufgetragen
\begin{figure}[t]
\includegraphics[width=0.75\columnwidth]{error_surface.pdf}
\caption{\textbf{Fehlerfl\"ache.} Die beiden freien Parameter
\titlecaption{Fehlerfl\"ache.}{Die beiden freien Parameter
unseres Modells $m$ und $b$ spannen die Grundfl\"ache des Plots
auf. F\"ur jede Kombination von Steigung $m$ und
$y$-Achsenabschnitt $b$ wird die errechnete Vorhersage des Modells
@@ -358,7 +358,7 @@ Punkte in Abbildung \ref{gradientdescentfig} gro{\ss}.
\begin{figure}[t]
\includegraphics[width=0.6\columnwidth]{gradient_descent}
\caption{\textbf{Gradientenabstieg.} Es wird von einer beliebigen
\titlecaption{Gradientenabstieg.} {Es wird von einer beliebigen
Position aus gestartet und der Gradient berechnet und die Position
ver\"andert. Jeder Punkt zeigt die Position nach jedem
Optimierungsschritt an.} \label{gradientdescentfig}