Théorème d'approximation universelleDans la théorie mathématique des réseaux de neurones artificiels, le théorème d'approximation universelle indique qu'un réseau à propagation avant d'une seule couche cachée contenant un nombre fini de neurones (c'est-à-dire, un perceptron multicouche) peut approximer des fonctions continues sur des sous-ensembles compacts de Rn. Une des premières versions du cas avec largeur arbitraire a été prouvé par George Cybenko en 1989 pour des fonctions d'activation sigmoïdes.
Statistical relational learningStatistical relational learning (SRL) is a subdiscipline of artificial intelligence and machine learning that is concerned with domain models that exhibit both uncertainty (which can be dealt with using statistical methods) and complex, relational structure. Note that SRL is sometimes called Relational Machine Learning (RML) in the literature.
Turing patternThe Turing pattern is a concept introduced by English mathematician Alan Turing in a 1952 paper titled "The Chemical Basis of Morphogenesis" which describes how patterns in nature, such as stripes and spots, can arise naturally and autonomously from a homogeneous, uniform state. The pattern arises due to Turing instability which in turn arises due to the interplay between differential diffusion (i.e., different values of diffusion coefficients) of chemical species and chemical reaction.
Time translation symmetryTime translation symmetry or temporal translation symmetry (TTS) is a mathematical transformation in physics that moves the times of events through a common interval. Time translation symmetry is the law that the laws of physics are unchanged (i.e. invariant) under such a transformation. Time translation symmetry is a rigorous way to formulate the idea that the laws of physics are the same throughout history. Time translation symmetry is closely connected, via the Noether theorem, to conservation of energy.
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.
Machine analytiqueLa machine analytique (analytical engine en anglais) est une machine à calculer programmable imaginée en 1834 par le mathématicien anglais Charles Babbage. Il ne la réalisera jamais (sauf pour un prototype inachevé), mais il passera le reste de sa vie à la concevoir dans les moindres détails. Le plus jeune de ses fils, Henry Babbage, en construira l'unité centrale (le moulin) et l'imprimante de 1880 à 1910.
Nonlinear dimensionality reductionNonlinear dimensionality reduction, also known as manifold learning, refers to various related techniques that aim to project high-dimensional data onto lower-dimensional latent manifolds, with the goal of either visualizing the data in the low-dimensional space, or learning the mapping (either from the high-dimensional space to the low-dimensional embedding or vice versa) itself. The techniques described below can be understood as generalizations of linear decomposition methods used for dimensionality reduction, such as singular value decomposition and principal component analysis.
Invariant (physics)In theoretical physics, an invariant is an observable of a physical system which remains unchanged under some transformation. Invariance, as a broader term, also applies to the no change of form of physical laws under a transformation, and is closer in scope to the mathematical definition. Invariants of a system are deeply tied to the symmetries imposed by its environment. Invariance is an important concept in modern theoretical physics, and many theories are expressed in terms of their symmetries and invariants.
Invariance d'échelleIl y a invariance d'échelle lorsqu'aucune échelle ne caractérise le système. Par exemple, dans un ensemble fractal, les propriétés seront les mêmes quelle que soit la distance à laquelle on se place. Une fonction g est dite invariante d'échelle s'il existe une fonction telle que pour tout x et y : Alors, il existe une constante et un exposant , tels que : En physique, l'invariance d'échelle n'est valable que dans un domaine de taille limité — par exemple, pour un ensemble fractal, on ne peut pas se placer à une échelle plus petite que celle des molécules, ni plus grande que la taille du système.
Chimie analytiqueLa chimie analytique est la partie de la chimie qui concerne l'analyse des produits, c'est-à-dire l'identification et la caractérisation de substances chimiques connues ou non. La substance chimique dont on cherche à déterminer les propriétés est appelée « analyte ». Ses applications vont du suivi de production (vérifier qu'une chaîne fabrique un produit conforme aux spécifications) à l'enquête policière (déterminer la nature d'une trace, la provenance d'une terre, d'une peinture).
Matrice creuseDans la discipline de l'analyse numérique des mathématiques, une matrice creuse est une matrice contenant beaucoup de zéros. Conceptuellement, les matrices creuses correspondent aux systèmes qui sont peu couplés. Si on considère une ligne de balles dont chacune est reliée à ses voisines directes par des élastiques, ce système serait représenté par une matrice creuse. Au contraire, si chaque balle de la ligne est reliée à toutes les autres balles, ce système serait représenté par une matrice dense.
Leucémie aiguë promyélocytaireLa leucémie aiguë promyélocytaire (LAP) est un sous-type de leucémie aiguë myéloïde. Elle est caractérisée par une prolifération de cellules immatures résultant d'un blocage de maturation des polynucléaires au stade de promyélocyte. Elle constitue une des entités dans la classification OMS des LAM de 2016 sous le nom leucémie aiguë promyélocytaire avec PML-RARA; dans l'ancienne classification FAB elle correspond à la LAM3. Elle fait partie des cancers où a été identifiée une anomalie génétique constante à l'origine de la maladie.
