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.
Constante cosmologiqueLa constante cosmologique est un paramètre ajouté par Einstein en février 1917 à ses équations de la relativité générale (1915), dans le but de rendre sa théorie compatible avec l'idée qu'il avait alors d'un Univers statique. La constante cosmologique est notée . Elle a la dimension d'une courbure de l'espace, . Depuis la fin des années 1990, les développements de la cosmologie ont montré que l'expansion de l'Univers, interprétée en termes de masse et d'énergie, pouvait être attribuée à 68 % à une « énergie sombre » dont l'effet est celui de la constante cosmologique.
Principe cosmologiqueLa cosmologie ne peut s’envisager qu’en faisant des hypothèses simplificatrices que l’on appelle des « principes cosmologiques ». Sans cet artifice, il faudrait en effet connaître les vitesses et les positions de toutes les particules dans l’espace, ce qui est tout simplement impossible. On distingue actuellement quatre grands principes : Le principe cosmologique d'homogénéité et d'isotropie ; Le principe cosmologique parfait (ou d'équivalence temporelle) ; Le principe cosmologique global ; Le principe cosmologique de l'Univers fractal.
Physical cosmologyPhysical cosmology is a branch of cosmology concerned with the study of cosmological models. A cosmological model, or simply cosmology, provides a description of the largest-scale structures and dynamics of the universe and allows study of fundamental questions about its origin, structure, evolution, and ultimate fate. Cosmology as a science originated with the Copernican principle, which implies that celestial bodies obey identical physical laws to those on Earth, and Newtonian mechanics, which first allowed those physical laws to be understood.
Cosmologie non standardUne cosmologie non standard est un modèle cosmologique physique de l'Univers qui a été, ou est toujours, proposé comme alternative au modèle standard de la cosmologie actuellement en vigueur. Le terme non standard s’applique à toute théorie non conforme au consensus scientifique. Comme le terme dépend du consensus en vigueur, sa signification change avec le temps. Par exemple, la matière noire tiède n'aurait pas été considérée comme non standard en 1990, mais l'est en 2010.
Modèle ΛCDMEn cosmologie, le (se prononce « Lambda CDM », qui signifie en anglais Lambda - Cold Dark Matter, c'est-à-dire le modèle « lambda - matière noire froide ») ou modèle de concordance est un modèle cosmologique du Big Bang paramétré par une constante cosmologique notée par la lettre grecque Λ et associée à l'énergie sombre.
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.
CosmologieLa cosmologie est une branche de la physique qui regroupe les études scientifiques portant sur les propriétés de l'univers dans son ensemble, sa structure. La cosmologie permet d'étudier l'origine et l'évolution de l'univers. Les théories et les hypothèses permettent d'établir des modèles, qui sont testés avec des observations. La théorie dominante sur l'origine et l'évolution de notre Univers est la théorie du Big Bang. La Terre est une planète de taille relativement modeste (environ km de rayon), en orbite autour d'une étoile de la Séquence principale, le Soleil.
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.
Horizon cosmologiqueEn cosmologie, l'horizon cosmologique est la limite de l'Univers observable depuis un point donné (en général la Terre). Il correspond à la limite d'où aucun signal, de quelque nature qu'il soit, ne peut être reçu du fait du caractère fini de la vitesse de la lumière et de l'expansion de l'Univers. Il est aussi connu, à la suite de Wolfgang Rindler, comme l'horizon des particules.
Lentille gravitationnelle faibleUne lentille gravitationnelle faible (weak gravitational lensing en anglais) est une lentille gravitationnelle dont les effets sont limités par rapport aux lentilles gravitationnelles fortes. Plus fréquentes que ces dernières, les lentilles gravitationnelles faibles sont beaucoup plus difficiles à observer. Comme tout type de lentille gravitationnelle, les lentilles gravitationnelles faibles peuvent être produites par divers corps célestes plus ou moins massifs. Selon le ou les corps impliqués, les effets de lentille varieront.
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.
Modèle cycliqueDans les années 1930, des physiciens notables comme Albert Einstein et Richard Tolman, ont envisagé la possibilité d'un modèle cyclique de l'univers comme une alternative éternelle au modèle d'un univers en expansion. Toutefois, les travaux de Tolman en 1934 ont montré que ces idées semblaient échouer à cause du deuxième principe de la thermodynamique : celui-ci établit que l'entropie ne peut qu'augmenter dans un système fermé. Le concept d'univers cyclique moderne fut introduit par John Wheeler.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Big BounceLe Big Bounce (Grand Rebond, en anglais) ou Univers phénix est un modèle cosmologique théorique hypothétique spéculatif controversé non démontré du destin de l'Univers, à base d'un modèle cyclique de succession de Big Bang (Grand Boum) et de Big Crunch (grand effondrement terminal). D’après la théorie du Big Bang, l'Univers serait né il y a 13,8 milliards d'années par une singularité des lois universelles de la relativité générale, avec l'explosion d'un atome primitif pour créer l'espace-temps, la matière, l’énergie et l'expansion de l'Univers de la relativité générale, à partir d'un pré-Big Bang du chaos primitif originel.
Cosmologie cyclique conformeLa cosmologie cyclique conforme (CCC), en Conformal cyclic cosmology, est un modèle cosmologique dans le cadre de la relativité générale, avancé par le physicien théoricien Roger Penrose, lauréat du prix Nobel de physique 2020. Dans la CCC, l'Univers se réitère à travers une série de cycles infinis, l'infinité temporelle future de chaque itération précédente étant identifiée à la singularité du Big Bang suivant. Roger Penrose affirme que . Roger Penrose a popularisé cette théorie dans son livre, de 2010, intitulé Les Cycles du temps : une nouvelle vision de l’Univers.
Produit de convolutionEn mathématiques, le produit de convolution est un opérateur bilinéaire et un produit commutatif, généralement noté « ∗ », qui, à deux fonctions f et g sur un même domaine infini, fait correspondre une autre fonction « f ∗ g » sur ce domaine, qui en tout point de celui-ci est égale à l'intégrale sur l'entièreté du domaine (ou la somme si celui-ci est discret) d'une des deux fonctions autour de ce point, pondérée par l'autre fonction autour de l'origine — les deux fonctions étant parcourues en sens contraire
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Principe anthropiqueLe principe anthropique est un principe épistémologique selon lequel les observations de l'Univers doivent être compatibles avec la présence d'un observateur étant une entité biologique douée de conscience et dotée d'une culture. Cette contrainte pourrait permettre d'orienter l'heuristique de la recherche scientifique fondamentale. Ce principe, proposé par l'astrophysicien Brandon Carter en 1974, se décline en deux versions principales.
Lentille gravitationnelleEn astrophysique, une lentille gravitationnelle, ou mirage gravitationnel, est produit par la présence d'un corps céleste très massif (tel, par exemple, un amas de galaxies) se situant entre un observateur et une source « lumineuse » lointaine. La lentille gravitationnelle, imprimant un fort champ gravitationnel autour d'elle, a comme effet de faire dévier les rayons lumineux qui passent près d'elle, déformant ainsi les images que reçoit un observateur placé sur la ligne de visée.
