Adaptation (biologie)En biologie, l'adaptation peut se définir d’une manière générale comme l’ajustement fonctionnel de l’être vivant au milieu, et, en particulier, comme l’appropriation de l’organe à sa fonction. L’adaptation correspond à la mise en accord d'un organisme vivant avec les conditions qui lui sont extérieures. Elle perfectionne ses organes, les rend plus aptes au rôle qu’ils semblent jouer dans la vie de l’individu. Elle met l’organisme tout entier en cohérence avec le milieu.
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.
Étoile variableEn astronomie, une étoile variable ou, par ellipse, une variable est une étoile dont l'éclat varie au cours de périodes plus ou moins longues (on parle à ce titre de variabilité stellaire). Alors que la plupart des étoiles sont de luminosité presque constante, comme le Soleil qui ne possède pratiquement pas de variation mesurable (environ 0,1 % sur un cycle de 11 ans), la luminosité de certaines étoiles varie de façon perceptible pendant des périodes de temps beaucoup plus courtes.
Theoretical ecologyTheoretical ecology is the scientific discipline devoted to the study of ecological systems using theoretical methods such as simple conceptual models, mathematical models, computational simulations, and advanced data analysis. Effective models improve understanding of the natural world by revealing how the dynamics of species populations are often based on fundamental biological conditions and processes. Further, the field aims to unify a diverse range of empirical observations by assuming that common, mechanistic processes generate observable phenomena across species and ecological environments.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Neurone formelthumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.
Hippocampe (cerveau)thumb|Situation de l'hippocampe en profondeur dans le cerveau humain280px|thumb|Hippocampe en vue 3D. L'hippocampe est une structure du télencéphale des mammifères. Il appartient notamment au système limbique et joue un rôle central dans la mémoire et la navigation spatiale. Chez l'Homme et les autres primates, il se situe dans le lobe temporal médian, sous la surface du cortex, au-dessus de la cinquième circonvolution (replis du cortex) temporale T.
Neural correlates of consciousnessThe neural correlates of consciousness (NCC) refer to the relationships between mental states and neural states and constitute the minimal set of neuronal events and mechanisms sufficient for a specific conscious percept. Neuroscientists use empirical approaches to discover neural correlates of subjective phenomena; that is, neural changes which necessarily and regularly correlate with a specific experience.
Processus de Poissonvignette|Schéma expliquant le processus de Poisson Un processus de Poisson, nommé d'après le mathématicien français Siméon Denis Poisson et la loi du même nom, est un processus de comptage classique dont l'équivalent discret est la somme d'un processus de Bernoulli. C'est le plus simple et le plus utilisé des processus modélisant une . C'est un processus de Markov, et même le plus simple des processus de naissance et de mort (ici un processus de naissance pur).
Potentiel d'actionvignette|Le déplacement d'un potentiel d'action le long d'un axone, modifie la polarité de la membrane cellulaire. Les canaux ioniques sodium Na+ et potassium K+ voltage-dépendants s'ouvrent puis se ferment quand la membrane atteint le potentiel seuil, en réponse à un signal en provenance d'un autre neurone. À l'initiation du potentiel d'action, le canal Na+ s'ouvre et le Na+ extracellulaire rentre dans l'axone, provoquant une dépolarisation. Ensuite la repolarisation se produit lorsque le canal K+ s'ouvre et le K+ intracellulaire sort de l'axone.
Étoile variable semi-régulièrevignette|Exemple de variation de luminosité (magnitude) pour une étoile variable semi-regulière marquée par une périodicité accompagnée de divers irrégularités. Ce graphe représente la luminosité de l'étoile Bételgeuse entre le 4 décembre 1988 et le 13 août 2002. Une (étoile) variable semi-régulière est une étoile géante ou supergéante de type spectral intermédiaire ou tardif qui présente une périodicité marquée dans sa variation de luminosité, accompagnée ou parfois interrompue par diverses irrégularités.
