Computer representation of surfacesIn technical applications of 3D computer graphics (CAx) such as computer-aided design and computer-aided manufacturing, surfaces are one way of representing objects. The other ways are wireframe (lines and curves) and solids. Point clouds are also sometimes used as temporary ways to represent an object, with the goal of using the points to create one or more of the three permanent representations. If one considers a local parametrization of a surface: then the curves obtained by varying u while keeping v fixed are coordinate lines, sometimes called the u flow lines.
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.
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.
Surface implicitevignette|implicit surface torus (R=40, a=15) vignette|implicit surface of genus 2 150px|vignette|implicit non algebraic surface (wineglas) vignette|equipotential surface of 4 point charges 400px|vignette|metamorphoses between two implicit surfaces (torus and a constant distance product surface) 240px|vignette|approximation of three tori (parallel projection) 280px|vignette|PovRay-image (central projection) of an approximation of three tori 400px|vignette|PovRay-Bild: metamorphoses between a sphere and a cons
Parametric equationIn mathematics, a parametric equation defines a group of quantities as functions of one or more independent variables called parameters. Parametric equations are commonly used to express the coordinates of the points that make up a geometric object such as a curve or surface, called parametric curve and parametric surface, respectively. In such cases, the equations are collectively called a parametric representation, or parametric system, or parameterization (alternatively spelled as parametrisation) of the object.
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.
Surface (géométrie analytique)En géométrie analytique, on représente les surfaces, c'est-à-dire les ensembles de points sur lequel il est localement possible de se repérer à l'aide de deux coordonnées réelles, par des relations entre les coordonnées de leurs points, qu'on appelle équations de la surface ou par des représentations paramétriques. Cet article étudie les propriétés des surfaces que cette approche (appelée souvent extrinsèque) permet de décrire. Pour des résultats plus approfondis, voir Géométrie différentielle des surfaces.
Normale (géométrie)En mathématiques, et plus précisément en géométrie, la droite normale à une courbe ou à une surface en un point est une droite perpendiculaire à la tangente ou au plan tangent en ce point. Tout vecteur directeur de cette droite est appelé vecteur normal à la courbe ou à la surface en ce point. Une convention fréquente pour les surfaces fermées est de particulariser un vecteur normal unitaire, vecteur de norme 1 et orienté vers l'extérieur.
DeepDreamthumb|250px| Photographie avant et après un traitement partiel par DeepDream. thumb| Étape avancée du traitement d'une photographie de trois hommes. DeepDream est un programme de vision par ordinateur créé par Google qui utilise un réseau neuronal convolutif pour trouver et renforcer des structures dans des images en utilisant des paréidolies créées par algorithme, donnant ainsi une apparence hallucinogène à ces images. thumb|left|Photographie de ciel nuageux ; à droite, sa transformation par DeepDream.
Dérivation automatiqueEn mathématique et en calcul formel, la dérivation automatique (DA), également appelé dérivation algorithmique, dérivation formelle, ou auto-dérivation est un ensemble de techniques d'évaluation de la dérivée d'une fonction par un programme informatique. La dérivation automatique exploite le fait que chaque programme informatique, aussi compliqué soit-il, exécute une séquence d'opérations arithmétiques élémentaires (addition, soustraction, multiplication, division, etc.) et des fonctions élémentaires (exp, log,sin, cos, etc.
Intégrale de surfaceEn mathématiques, une intégrale de surface est une intégrale définie sur toute une surface qui peut être courbe dans l'espace. Pour une surface donnée, on peut intégrer sur un champ scalaire ou sur un champ vectoriel. Les intégrales de surface ont de nombreuses applications : par exemple, en physique, dans la théorie classique de l'électromagnétisme. Pour exprimer de façon explicite l'intégrale de surface, il faut généralement paramétrer la surface S en question en considérant un système de coordonnées curvilignes, comme la longitude et la latitude sur une sphère.
Modèle génératifvignette|Schéma représentant la différence entre un modèle discriminatif et un modèle génératif. En classement automatique un modèle génératif est un modèle statistique défini par opposition à un modèle discriminatif. Étant donné une variable X à laquelle il doit associer une autre variable Y, le modèle génératif cherchera à décrire la probabilité conditionnelle ainsi que la probabilité puis d'utiliser la formule de Bayes pour calculer la probabilité .
Freeform surface modellingFreeform surface modelling is a technique for engineering freeform surfaces with a CAD or CAID system. The technology has encompassed two main fields. Either creating aesthetic surfaces (class A surfaces) that also perform a function; for example, car bodies and consumer product outer forms, or technical surfaces for components such as gas turbine blades and other fluid dynamic engineering components. CAD software packages use two basic methods for the creation of surfaces.
Rétropropagation du gradientEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la rétropropagation du gradient est une méthode pour entraîner un réseau de neurones. Elle consiste à mettre à jour les poids de chaque neurone de la dernière couche vers la première. Elle vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément à celles-ci. Dans le cas des réseaux de neurones, les poids synaptiques qui contribuent plus à une erreur seront modifiés de manière plus importante que les poids qui provoquent une erreur marginale.
Parametric surfaceA parametric surface is a surface in the Euclidean space which is defined by a parametric equation with two parameters . Parametric representation is a very general way to specify a surface, as well as implicit representation. Surfaces that occur in two of the main theorems of vector calculus, Stokes' theorem and the divergence theorem, are frequently given in a parametric form. The curvature and arc length of curves on the surface, surface area, differential geometric invariants such as the first and second fundamental forms, Gaussian, mean, and principal curvatures can all be computed from a given parametrization.
Solid modelingSolid modeling (or solid modelling) is a consistent set of principles for mathematical and computer modeling of three-dimensional shapes (solids). Solid modeling is distinguished within the broader related areas of geometric modeling and computer graphics, such as 3D modeling, by its emphasis on physical fidelity. Together, the principles of geometric and solid modeling form the foundation of 3D-computer-aided design and in general support the creation, exchange, visualization, animation, interrogation, and annotation of digital models of physical objects.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Conical surfaceIn geometry, a (general) conical surface is the unbounded surface formed by the union of all the straight lines that pass through a fixed point — the apex or vertex — and any point of some fixed space curve — the directrix — that does not contain the apex. Each of those lines is called a generatrix of the surface. Every conic surface is ruled and developable. In general, a conical surface consists of two congruent unbounded halves joined by the apex.
NuageUn nuage est en météorologie une masse visible constituée initialement d'une grande quantité de gouttelettes d’eau (parfois de cristaux de glace associés à des aérosols chimiques ou des minéraux) en suspension dans l’atmosphère au-dessus de la surface d'une planète. L’aspect d'un nuage dépend de sa nature, de sa dimension, de la lumière qu’il reçoit, ainsi que du nombre et de la répartition des particules qui le constituent. Les gouttelettes d’eau d’un nuage proviennent de la condensation de la vapeur d'eau contenue dans l’air.
Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
