Generative grammarGenerative grammar, or generativism ˈdʒɛnərətɪvɪzəm, is a linguistic theory that regards linguistics as the study of a hypothesised innate grammatical structure. It is a biological or biologistic modification of earlier structuralist theories of linguistics, deriving ultimately from glossematics. Generative grammar considers grammar as a system of rules that generates exactly those combinations of words that form grammatical sentences in a given language.
Deep belief networkIn machine learning, a deep belief network (DBN) is a generative graphical model, or alternatively a class of deep neural network, composed of multiple layers of latent variables ("hidden units"), with connections between the layers but not between units within each layer. When trained on a set of examples without supervision, a DBN can learn to probabilistically reconstruct its inputs. The layers then act as feature detectors. After this learning step, a DBN can be further trained with supervision to perform classification.
Topic modelvignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Nonprobability samplingSampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.
Deeplearning4jEclipse Deeplearning4j is a programming library written in Java for the Java virtual machine (JVM). It is a framework with wide support for deep learning algorithms. Deeplearning4j includes implementations of the restricted Boltzmann machine, deep belief net, deep autoencoder, stacked denoising autoencoder and recursive neural tensor network, word2vec, doc2vec, and GloVe. These algorithms all include distributed parallel versions that integrate with Apache Hadoop and Spark.
Loi normale multidimensionnelleEn théorie des probabilités, on appelle loi normale multidimensionnelle, ou normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, la loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. gauche|vignette|Différentes densités de lois normales en un dimension. gauche|vignette|Densité d'une loi gaussienne en 2D. Une loi normale classique est une loi dite « en cloche » en une dimension.
Loi stableLa loi stable ou loi de Lévy tronquée, nommée d'après le mathématicien Paul Lévy, est une loi de probabilité utilisée en mathématiques, physique et analyse quantitative (finance de marché). On dit qu'une variable aléatoire réelle est de loi stable si elle vérifie l'une des 3 propriétés équivalentes suivantes : Pour tous réels strictement positifs et , il existe un réel strictement positif et un réel tels que les variables aléatoires et aient la même loi, où et sont des copies indépendantes de .
Survey samplingIn statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
Grammaire générative et transformationnelleLa grammaire générative et transformationnelle est une théorie syntaxique s’inscrivant dans le courant de la linguistique générative. Majoritairement présente en Amérique du Nord, elle s’est développée depuis 1957 sous l’impulsion de Noam Chomsky. Cette théorie tente de caractériser la connaissance de la langue qui permet l'acte effectif du locuteur-auditeur. La grammaire générative est basée sur la distinction entre compétence et performance (connaissance que le locuteur-auditeur a de sa langue contre l’emploi effectif de la langue dans des situations concrètes).
Text-to-video modelA text-to-video model is a machine learning model which takes as input a natural language description and produces a video matching that description. Video prediction on making objects realistic in a stable background is performed by using recurrent neural network for a sequence to sequence model with a connector convolutional neural network encoding and decoding each frame pixel by pixel, creating video using deep learning. Data collection and data set preparation using clear video from kinetic human action video.
