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.
Problème de la plus longue chaînevignette|Par suppression d'une arête rouge arbitraire, ce cycle hamiltonien donne une chaîne de longueur maximale. En théorie des graphes et en informatique théorique, le problème de la plus longue chaîne (ou le problème du plus long chemin dans le cas d'un graphe orienté) consiste à déterminer la plus longue chaîne élémentaire dans un graphe. Une chaîne est élémentaire si elle ne passe pas deux fois par le même sommet. La longueur d'une chaîne peut être mesurée par le nombre d'arêtes qui la composent ou, dans le cas de graphes pondérés, par la somme des poids des arêtes du chemin.
Réseau de neurones de HopfieldLe réseau de neurones d'Hopfield est un modèle de réseau de neurones récurrents à temps discret dont la matrice des connexions est symétrique et nulle sur la diagonale et où la dynamique est asynchrone (un seul neurone est mis à jour à chaque unité de temps). Il a été popularisé par le physicien John Hopfield en 1982. Sa découverte a permis de relancer l'intérêt dans les réseaux de neurones qui s'était essoufflé durant les années 1970 à la suite d'un article de Marvin Minsky et Seymour Papert.
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.
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.
Segmentation (marketing)vignette|Celle ci parle du tranche d'âge des enfants qui pourront fréquenter les différentes market qui existent La segmentation d'un marché consiste à le découper analytiquement en sous-marchés homogènes. Cette analyse se pratique en particulier mais pas uniquement dans le domaine du marketing. La segmentation dite « de ciblage », ou de détermination des couples produit-marché, vise à qualifier et à quantifier la relation qui peut exister entre le produit et son marché.
Théorie des graphes extrémauxEn théorie des graphes, un graphe extrémal (anglais : extremal graph) par rapport à une propriété est un graphe tel que l'ajout de n'importe quelle arête amène le graphe à vérifier la propriété . L'étude des graphes extrémaux se décompose en deux sujets : la recherche de bornes inférieures sur le nombre d'arêtes nécessaires à assurer la propriété (voire sur d'autres paramètres comme le degré minimum) et la caractérisation des graphes extrémaux proprement dits. L'étude des graphes extrémaux est une branche de l'étude combinatoire des graphes.
Modèle mathématiquevignette|Un automate fini est un exemple de modèle mathématique. Un modèle mathématique est une traduction d'une observation dans le but de lui appliquer les outils, les techniques et les théories mathématiques, puis généralement, en sens inverse, la traduction des résultats mathématiques obtenus en prédictions ou opérations dans le monde réel. Un modèle se rapporte toujours à ce qu’on espère en déduire.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Topologievignette|Déformation continue d'une tasse avec une anse, en un tore (bouée). thumb|Un ruban de Möbius est une surface fermée dont le bord se réduit à un cercle. De tels objets sont des sujets étudiés par la topologie. La topologie est la branche des mathématiques qui étudie les propriétés d'objets géométriques préservées par déformation continue sans arrachage ni recollement, comme un élastique que l’on peut tendre sans le rompre.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Graphe orientéthumb|Un graphe orienté .(Figure 1) Dans la théorie des graphes, un graphe orienté est un couple formé de un ensemble, appelé ensemble de nœuds et un ensemble appelé ensemble d'arêtes. Les arêtes sont alors nommées arcs, chaque arête étant un couple de noeuds, représenté par une flèche. Étant donné un arc , on dit que est l'origine (ou la source ou le départ ou le début) de et que est la cible (ou l'arrivée ou la fin) de . Le demi-degré extérieur (degré sortant) d'un nœud, noté , est le nombre d'arcs ayant ce nœud pour origine.
