Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
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.
Legged robotLegged robots are a type of mobile robot which use articulated limbs, such as leg mechanisms, to provide locomotion. They are more versatile than wheeled robots and can traverse many different terrains, though these advantages require increased complexity and power consumption. Legged robots often imitate legged animals, such as humans or insects, in an example of biomimicry. Legged robots, or walking machines, are designed for locomotion on rough terrain and require control of leg actuators to maintain balance, sensors to determine foot placement and planning algorithms to determine the direction and speed of movement.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Closed-loop controllerA closed-loop controller or feedback controller is a control loop which incorporates feedback, in contrast to an open-loop controller or non-feedback controller. A closed-loop controller uses feedback to control states or outputs of a dynamical system. Its name comes from the information path in the system: process inputs (e.g., voltage applied to an electric motor) have an effect on the process outputs (e.g., speed or torque of the motor), which is measured with sensors and processed by the controller; the result (the control signal) is "fed back" as input to the process, closing the loop.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Cortex visuelLe occupe le lobe occipital du cerveau et est chargé de traiter les informations visuelles. Le cortex visuel couvre le lobe occipital, sur les faces latérales et internes, et empiète sur le lobe pariétal et le lobe temporal. L'étude du cortex visuel en neurosciences a permis de le découper en une multitude de sous-régions fonctionnelles (V1, V2, V3, V4, MT) qui traitent chacune ou collectivement des multiples propriétés des informations provenant des voies visuelles (formes, couleurs, mouvements).
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Contrôle moteurEn neurosciences, le contrôle moteur est la capacité de faire des ajustements posturaux dynamiques et de diriger le corps et les membres dans le but de faire un mouvement déterminé. Le mouvement volontaire est initié par le cortex moteur primaire et le cortex prémoteur. Le signal est ensuite transmis aux circuits du tronc cérébral et de la moelle épinière qui activent les muscles squelettiques qui, en se contractant, produisent un mouvement. Le mouvement produit renvoie des informations proprioceptives au système nerveux central (SNC).
Mobile robotA mobile robot is an automatic machine that is capable of locomotion. Mobile robotics is usually considered to be a subfield of robotics and information engineering. Mobile robots have the capability to move around in their environment and are not fixed to one physical location. Mobile robots can be "autonomous" (AMR - autonomous mobile robot) which means they are capable of navigating an uncontrolled environment without the need for physical or electro-mechanical guidance devices.
Système visuel humainLe est l'ensemble des organes participant à la perception visuelle humaine, de la rétine au système sensori-moteur. Son rôle est de percevoir et d'interpréter deux images en deux dimensions en une image en trois dimensions. Il est principalement constitué de l'œil (et plus particulièrement la rétine), des nerfs optiques, du chiasma optique, du tractus optique, du corps genouillé latéral, des radiations optiques et du cortex visuel. En première approximation, l'œil peut être assimilé à un appareil photographique.
Circuit en boucle ouverteEn régulation, un système en boucle ouverte ou contrôle ouvert est une forme de contrôle d'un système qui ne prend pas en compte la réponse de ce système (appelée rétroaction, en anglais : feedback). Ce contrôle, simple en principe, est à utiliser avec précaution si le système est naturellement instable. Pour le mettre en place il faut au préalable avoir parfaitement modélisé le système, que la commande soit parfaitement adaptée et qu'il n'y ait aucune perturbation.
Planification motriceLa planification motrice est un processus cognitif et psychomoteur, permettant d’élaborer un mouvement volontaire et de l’organiser en séquences avant de l’exécuter . Pour ce faire, avant chaque mouvement, le cerveau établit un plan moteur composé d’images mentales qui s’enchaînent . Cela est possible parce qu’il s’agit d’un automatisme qui anticipe le résultat de chaque mouvement. Lors de l’étape suivante, le cerveau spécifie les paramètres du mouvement, c’est-à-dire les éléments spatio-temporels (direction, force, amplitude, vitesse) et visuo-spatiaux qui orienteront l’action .
Robot hexapodeUn robot hexapode est un robot marcheur dont la locomotion est fondée sur trois paires de pattes. L'étude de la marche des insectes est d'un intérêt particulier pour présenter une alternative à l'usage de roues. Le terme se réfère donc aux robots d'inspiration biologique imitant dans le cas présent les animaux hexapodes tels les insectes. Les robots hexapodes sont considérés plus stables que les robots bipèdes du fait que dans la plupart des cas, les hexapodes sont statiquement stables.
Motor skillA motor skill is a function that involves specific movements of the body's muscles to perform a certain task. These tasks could include walking, running, or riding a bike. In order to perform this skill, the body's nervous system, muscles, and brain have to all work together. The goal of motor skill is to optimize the ability to perform the skill at the rate of success, precision, and to reduce the energy consumption required for performance. Performance is an act of executing a motor skill or task.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Apprentissage moteur. Les approches basées sur les théories de l’apprentissage moteur tiennent habituellement compte de quatre variables principales: les étapes d’apprentissage, le type de tâche à réaliser, la pratique et le feedback. Le processus d’apprentissage moteur comprend trois stades. Le premier est le stade cognitif, c’est-à-dire que l’individu connaît chaque séquence de la tâche à réaliser, mais il ne sait pas exactement comment l’exécuter. Ensuite, il y a le stade associatif, qui correspond au raffinement des habiletés motrices et à la diminution d’erreurs.
