Mémoire vive dynamiqueLa mémoire vive dynamique (en anglais DRAM pour Dynamic Random Access Memory) est un type de mémoire vive compacte et peu dispendieuse. La simplicité structurelle de la DRAM — un pico-condensateur et un transistor pour un bit — permet d'obtenir une densité élevée. Son inconvénient réside dans les courants de fuite des pico-condensateurs : l'information disparaît à moins que la charge des condensateurs ne soit rafraîchie avec une période de quelques millisecondes. D'où le terme de dynamique.
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.
Boltzmann machineA Boltzmann machine (also called Sherrington–Kirkpatrick model with external field or stochastic Ising–Lenz–Little model) is a stochastic spin-glass model with an external field, i.e., a Sherrington–Kirkpatrick model, that is a stochastic Ising model. It is a statistical physics technique applied in the context of cognitive science. It is also classified as a Markov random field. Boltzmann machines are theoretically intriguing because of the locality and Hebbian nature of their training algorithm (being trained by Hebb's rule), and because of their parallelism and the resemblance of their dynamics to simple physical processes.
Memory cell (computing)The memory cell is the fundamental building block of computer memory. The memory cell is an electronic circuit that stores one bit of binary information and it must be set to store a logic 1 (high voltage level) and reset to store a logic 0 (low voltage level). Its value is maintained/stored until it is changed by the set/reset process. The value in the memory cell can be accessed by reading it. Over the history of computing, different memory cell architectures have been used, including core memory and bubble memory.
Mémoire flashvignette|Une clé USB en 2005. La puce de gauche est la mémoire flash, celle de droite le microcontrôleur. vignette|Un lecteur USB de cartes mémoires utilisées par exemple dans les appareils photo numériques. La mémoire flash est une mémoire de masse à semi-conducteurs réinscriptible, c'est-à-dire possédant les caractéristiques d'une mémoire vive mais dont les données ne disparaissent pas lors d'une mise hors tension. La mémoire flash stocke dans des cellules de mémoire les bits de données qui sont conservées lorsque l'alimentation électrique est coupée.
Mémoire à tores magnétiquesLa mémoire à tores magnétiques fut la forme dominante de mémoire vive des ordinateurs durant 20 ans (de 1955 à 1975). Cette mémoire était composée des petits tores (anneaux) de ferrite traversés par des fils qui servaient à y écrire et y lire des informations. thumb|Schéma simplifié d'un tore avec fils d'écriture et de lecture Chaque tore correspond à un bit de donnée. Les tores peuvent être magnétisés dans deux directions différentes (sens horaire et antihoraire).
Mémoire viveLa mémoire vive, parfois abrégée avec l'acronyme anglais RAM (Random Access Memory), est la mémoire informatique dans laquelle peuvent être enregistrées les informations traitées par un appareil informatique. On écrit mémoire vive par opposition à la mémoire morte. L'acronyme RAM date de 1965. Les caractéristiques actuelles de cette mémoire sont : Sa fabrication à base de circuits intégrés ; L'accès direct à l'information par opposition à un accès séquentiel ; Sa rapidité d'accès, essentielle pour fournir rapidement les données au processeur ; Sa volatilité, qui entraîne une perte de toutes les données en mémoire dès qu'elle cesse d'être alimentée en électricité.
Mémoire non volatileUne mémoire non volatile est une mémoire informatique qui conserve ses données en l'absence d'alimentation électrique. On distingue plusieurs types de mémoires non volatiles : les mémoires à base de papier, par exemple les rubans perforés et les cartes perforées ; les mémoires à base de semi-conducteurs, par exemple les mémoires mortes (ROM) et les mémoires RAM non volatiles (NVRAM) ; les mémoires utilisant un support magnétique, par exemple les disquettes (floppy disks) et les disques durs (hard disks) ; les mémoires utilisant une surface réfléchissante lue par un laser, par exemple les CD et les DVD.
SDRAMSDRAM ou Synchronous Dynamic Random Access Memory (en français, mémoire dynamique synchrone à accès aléatoire) est un type particulier de mémoire vive dynamique ayant une interface de communication synchrone. Jusqu'à son apparition, les mémoires DRAM étaient asynchrones, cela signifie qu'elles n'attendaient pas un signal de l'horloge du bus pour réagir aux signaux d'entrée, donc qu'elles n'étaient pas synchronisées avec le bus.
Bioinformatique structuralevignette|262x262px| Structure tridimensionnelle d'une protéine La bioinformatique structurale est la branche de la bio-informatique liée à l'analyse et à la prédiction de la structure tridimensionnelle des macromolécules biologiques telles que les protéines, l'ARN et l'ADN. Elle traite des généralisations sur les structures tridimensionnelles des macromolécules, telles que les comparaisons des repliements globaux et des motifs locaux, les principes du repliement moléculaire, l'évolution, les interactions de liaison et les relations structure/fonction, en travaillant à la fois à partir de structures résolues expérimentalement et de modèles informatiques.
Structural alignmentStructural alignment attempts to establish homology between two or more polymer structures based on their shape and three-dimensional conformation. This process is usually applied to protein tertiary structures but can also be used for large RNA molecules. In contrast to simple structural superposition, where at least some equivalent residues of the two structures are known, structural alignment requires no a priori knowledge of equivalent positions.
Mémoire mortethumb|Une PROM (1983) Originellement, l'expression mémoire morte (en anglais, Read-Only Memory : ROM) désignait une mémoire informatique non volatile dont le contenu est fixé lors de sa programmation, qui pouvait être lue plusieurs fois par l'utilisateur, mais ne pouvait plus être modifiée. Avec l'évolution des technologies, la définition du terme mémoire morte (en français) ou read only memory (en anglais) a été élargie pour inclure les mémoires non volatiles dont le contenu est fixé lors de leur fabrication, qui peuvent être lues plusieurs fois par l'utilisateur et qui ne sont pas prévues pour être modifiées.
Structural genomicsStructural genomics seeks to describe the 3-dimensional structure of every protein encoded by a given genome. This genome-based approach allows for a high-throughput method of structure determination by a combination of experimental and modeling approaches. The principal difference between structural genomics and traditional structural prediction is that structural genomics attempts to determine the structure of every protein encoded by the genome, rather than focusing on one particular protein.
Deeplearning4jEclipse Deeplearning4j is a programming library written in Java for the Java virtual machine (JVM). It is a framework with wide support for deep learning algorithms. Deeplearning4j includes implementations of the restricted Boltzmann machine, deep belief net, deep autoencoder, stacked denoising autoencoder and recursive neural tensor network, word2vec, doc2vec, and GloVe. These algorithms all include distributed parallel versions that integrate with Apache Hadoop and Spark.
Protein Data BankLa banque de données sur les protéines ou BDP du Research Collaboratory for Structural Bioinformatics, plus communément appelée Protein Data Bank ou PDB est une collection mondiale de données sur la structure tridimensionnelle (ou structure 3D) de macromolécules biologiques : protéines, essentiellement, et acides nucléiques. Ces structures sont essentiellement déterminées par cristallographie aux rayons X ou par spectroscopie RMN. Ces données expérimentales sont déposées dans la PDB par des biologistes et des biochimistes du monde entier et appartiennent au domaine public.
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.
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.
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.
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.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
