Matière noire chaudeLa matière noire chaude (HDM pour hot dark matter) est une forme hypothétique de matière noire qui consiste en particules se déplaçant à une vitesse très proche de celle de la lumière. Le meilleur candidat à cette identité est le neutrino. Les neutrinos ont des masses infinitésimales et ne participent pas à deux des quatre forces fondamentales, l'interaction électromagnétique et l'interaction forte. En revanche, ils participent effectivement à l'interaction faible et à la gravité, mais du fait de l'intensité très faible de ces forces, ils sont difficiles à détecter.
Baryogénèsevignette|upright=2|La baryogénèse se serait produite après l'inflation (en beige), mais bien avant la première seconde suivant le Big Bang. Elle se situerait dans les parties jaune-orange du schéma ci-dessus. En cosmologie, le terme baryogénèse désigne une ou des périodes de formation des baryons au sein de l'univers primordial. Ainsi, d'après la théorie du Big Bang, lors des premiers instants de l'Univers, ce dernier était trop chaud pour permettre l'existence de la matière.
Courbe de rotation des galaxiesLa courbe de rotation d'une galaxie peut être représentée par un graphe qui pointe la vitesse orbitale des étoiles ou du gaz dans la galaxie sur l'axe des Y en fonction de leur distance depuis le centre de la galaxie sur l'axe des X. Une règle (ou loi) générale de rotation des disques de particules en rotation peut s'énoncer ainsi : les galaxies dont la distribution des masses est uniforme ont des courbes de rotation croissante du centre vers les bords.
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.
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.
RadiosourceEn astrophysique, une radiosource, ou source radio, est un objet céleste qui émet des ondes radio en continu et qui est perceptible au moyen d'un radiotélescope. Objets d'étude de la radioastronomie, les principales radiosources sont les quasars, les pulsars, les radiogalaxies, les rémanents de supernova et les centres galactiques. Les premières observations d'ondes radio dans l'espace ont été réalisées en 1931 par l'ingénieur américain Karl Jansky.
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.
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.
Universvignette|redresse=1.8|Représentation à l'échelle logarithmique de l'Univers observable. Au centre figure le Système solaire et, à mesure qu'on s'en éloigne, les étoiles proches, le bras de Persée, la Voie lactée, les galaxies proches, le réseau des structures à grande échelle, le fond diffus cosmologique et, à la périphérie, le plasma invisible du Big Bang. L'Univers, au sens cosmologique, est l'ensemble de tout ce qui existe, décrit à partir d'observations scientifiques et régi par des lois physiques.
Jet (astrophysique)Un jet astrophysique (ci-après « jet ») est un phénomène très souvent observé en astronomie, lorsque des nuages de matière se forment le long de l’axe de rotation d’un objet compact. Alors que les jets sont toujours le sujet de recherches en cours pour comprendre leur formation et leur fonctionnement, les deux hypothèses les plus probables de leur origine sont les interactions dynamiques à l’intérieur d’un disque d'accrétion, ou un procédé en lien avec un objet central très dense (tel qu’un trou noir ou une étoile à neutrons).
