Fonction logistique (Verhulst)En mathématiques, les fonctions logistiques sont les fonctions ayant pour expression où et sont des réels positifs et un réel quelconque. Ce sont les solutions en temps continu du modèle de Verhulst. Pour , leur courbe représentative a la forme d'un S ce qui fait qu'elles sont parfois appelées sigmoïdes. Ces fonctions ont été mises en évidence (vers 1840) par Pierre-François Verhulst, qui cherchait un modèle d'évolution non exponentielle de population comportant un frein et une capacité d'accueil .
Fonction d'activationDans le domaine des réseaux de neurones artificiels, la fonction d'activation est une fonction mathématique appliquée à un signal en sortie d'un neurone artificiel. Le terme de "fonction d'activation" vient de l'équivalent biologique "potentiel d'activation", seuil de stimulation qui, une fois atteint entraîne une réponse du neurone. La fonction d'activation est souvent une fonction non linéaire. Un exemple de fonction d'activation est la fonction de Heaviside, qui renvoie tout le temps 1 si le signal en entrée est positif, ou 0 s'il est négatif.
Redresseur (réseaux neuronaux)vignette|Graphique de la fonction Unité Linéaire Rectifiée En mathématiques, la fonction Unité Linéaire Rectifiée (ou ReLU pour Rectified Linear Unit) est définie par : pour tout réel Elle est fréquemment utilisée comme fonction d'activation dans le contexte du réseau de neurones artificiels pour sa simplicité de calcul, en particulier de sa dérivée. Un désavantage de la fonction ReLU est que sa dérivée devient nulle lorsque l'entrée est négative ce qui peut empêcher la rétropropagation du gradient.
Gompertz functionThe Gompertz curve or Gompertz function is a type of mathematical model for a time series, named after Benjamin Gompertz (1779–1865). It is a sigmoid function which describes growth as being slowest at the start and end of a given time period. The right-side or future value asymptote of the function is approached much more gradually by the curve than the left-side or lower valued asymptote. This is in contrast to the simple logistic function in which both asymptotes are approached by the curve symmetrically.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Triangulation de DelaunayEn mathématiques et plus particulièrement en géométrie algorithmique, la triangulation de Delaunay d'un ensemble P de points du plan est une triangulation DT(P) telle qu'aucun point de P n'est à l'intérieur du cercle circonscrit d'un des triangles de DT(P). Les triangulations de Delaunay maximisent le plus petit angle de l'ensemble des angles des triangles, évitant ainsi les triangles « allongés ». Cette triangulation a été inventée par le mathématicien russe Boris Delaunay, dans un article publié en 1924.
Triangulation d'un polygoneEn géométrie algorithmique, la triangulation d'un polygone consiste à décomposer ce polygone en un ensemble (fini) de triangles. Une triangulation d'un polygone P est une partition de P en un ensemble de triangles qui ne se recouvrent pas, et dont l'union est P. Dans le cas le plus restrictif, on impose que les sommets des triangles ne soient que les sommets de P. Dans un cadre plus permissif, on peut rajouter des sommets à l'intérieur de P ou sur la frontière pour servir de sommets aux triangles.
Triangulation (géométrie)En géométrie, une triangulation est une partition d'un objet en un ensemble de simplexes. En particulier dans le plan, une triangulation est composée de triangles. Une triangulation est un complexe simplicial. Une triangulation d'un ensemble est une partition de en simplexes de dimension (n+1) telle que : l'intersection de deux simplexes est soit une face commune aux deux simplexes, soit vide tout ensemble borné de coupe un nombre fini de simplexes de T l'union des simplexes correspond à Un problème de géométrie est de trouver rapidement une triangulation d'un polygone, c'est-à-dire un ensemble de triangles disjoints dont l'union recouvre le polygone.
Algorithme du gradientLalgorithme du gradient, aussi appelé algorithme de descente de gradient, désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des n-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué dans la direction opposée au gradient, de manière à faire décroître la fonction.
Fonction objectifvignette|comparaison de certains substituts de la fonction de perte Le terme fonction objectif ou fonction économique, est utilisé en optimisation mathématique et en recherche opérationnelle pour désigner une fonction qui sert de critère pour déterminer la meilleure solution à un problème d'optimisation. Elle associe une valeur à une instance d'un problème d'optimisation. Le but du problème d'optimisation est alors de minimiser ou de maximiser cette fonction jusqu'à l'optimum, par différents procédés comme l'algorithme du simplexe.
Sigmoïde (mathématiques)En mathématiques, la fonction sigmoïde (dite aussi courbe en S) est définie par : pour tout réel mais on la généralise à toute fonction dont l'expression est : Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. La courbe sigmoïde génère par transformation affine une partie des courbes logistiques, ce qui en fait une représentante privilégiée. La fonction sigmoïde est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu'elle est dérivable, ce qui est nécessaire pour l'algorithme de rétropropagation de Werbos, et parce que son codomaine est l'intervalle , ce qui permet d'obtenir des valeurs analogues à des probabilités.
Méthode du gradient conjuguévignette|Illustration de la méthode du gradient conjugué. En analyse numérique, la méthode du gradient conjugué est un algorithme pour résoudre des systèmes d'équations linéaires dont la matrice est symétrique définie positive. Cette méthode, imaginée en 1950 simultanément par Cornelius Lanczos, Eduard Stiefel et Magnus Hestenes, est une méthode itérative qui converge en un nombre fini d'itérations (au plus égal à la dimension du système linéaire).
Multiplicateur de LagrangeEn mathématiques, et plus particulièrement en analyse, la méthode des multiplicateurs de Lagrange permet de trouver les points stationnaires (maximum, minimum...) d'une fonction dérivable d'une ou plusieurs variables, sous contraintes. On cherche à trouver l'extremum, un minimum ou un maximum, d'une fonction φ de n variables à valeurs dans les nombres réels, ou encore d'un espace euclidien de dimension n, parmi les points respectant une contrainte, de type ψ(x) = 0 où ψ est une fonction du même ensemble de départ que φ.
Méthode du gradient biconjuguéEn mathématiques, plus spécifiquement en analyse numérique, la méthode du gradient biconjugué est un algorithme permettant de résoudre un système d'équations linéaires Contrairement à la méthode du gradient conjugué, cet algorithme ne nécessite pas que la matrice soit auto-adjointe, en revanche, la méthode requiert des multiplications par la matrice adjointe . Choisir , , un préconditionneur régulier (on utilise fréquemment ) et ; for do ( et sont le résidus); .
Continuous functionIn mathematics, a continuous function is a function such that a continuous variation (that is a change without jump) of the argument induces a continuous variation of the value of the function. This means that there are no abrupt changes in value, known as discontinuities. More precisely, a function is continuous if arbitrarily small changes in its value can be assured by restricting to sufficiently small changes of its argument. A discontinuous function is a function that is .
Wind gradientIn common usage, wind gradient, more specifically wind speed gradient or wind velocity gradient, or alternatively shear wind, is the vertical component of the gradient of the mean horizontal wind speed in the lower atmosphere. It is the rate of increase of wind strength with unit increase in height above ground level. In metric units, it is often measured in units of meters per second of speed, per kilometer of height (m/s/km), which reduces to the standard unit of shear rate, inverse seconds (s−1).
Ready-madevignette|Marcel Duchamp, Fontaine, 1917. Photographié par Alfred Stieglitz. Un ready-made, dans l'histoire de l'art, se réfère à une expérience spécifique initiée par Marcel Duchamp où un artiste s'approprie un objet manufacturé tel quel, en le privant de sa fonction utilitaire. Il lui ajoute un titre, une date, éventuellement une inscription et opère sur lui une manipulation en général sommaire (ready-made assisté : retournement, suspension, fixation au sol ou au mur), avant de le présenter dans un lieu culturel où le statut d'œuvre d'art lui est alors conféré.
AmaigrissementUn amaigrissement est une perte de poids. Il témoigne d'un déséquilibre entre les apports et les dépenses énergétiques. Il peut être volontaire, avec un régime amaigrissant dans un but esthétique ou thérapeutique, ou involontaire, pouvant alors révéler certaines maladies organiques évolutives, ou des troubles du comportement alimentaire. Un poids normal et stable est l'un des meilleurs marqueurs d'un état de santé normal chez l’adulte. Entre 20 et 50 ans, le poids augmente physiologiquement puis se stabilise pour diminuer spontanément après 75 ans.
