Segment (linguistics)In linguistics, a segment is "any discrete unit that can be identified, either physically or auditorily, in the stream of speech". The term is most used in phonetics and phonology to refer to the smallest elements in a language, and this usage can be synonymous with the term phone. In spoken languages, segments will typically be grouped into consonants and vowels, but the term can be applied to any minimal unit of a linear sequence meaningful to the given field of analysis, such as a mora or a syllable in prosodic phonology, a morpheme in morphology, or a chereme in sign language analysis.
Prononciation de l'anglaisLa prononciation de l'anglais varie considérablement dans sa phonologie, principalement en raison de son histoire, à travers différentes périodes historiques distinctes, et de son expansion géographique.
Transcription phonétiqueUne transcription phonétique est une méthode de transcription plus ou moins formalisée des sons d'une ou plusieurs langues. Cette transcription rend normalement une approximation de la prononciation standard de la langue. Les variantes dialectales et individuelles sont difficiles à rendre dans la transcription. Les variantes d'un même phonème (allophone) sont presque toujours impossibles à rendre. Quelques signes sont à disposition pour rendre les informations paraverbales (pauses, racler, tousser, rire...
Portuguese phonologyThe phonology of Portuguese varies among dialects, in extreme cases leading to some difficulties in intelligibility. Portuguese is a pluricentric language and has some of the most diverse sound variations in any language. This article on phonology focuses on the pronunciations that are generally regarded as standard. Since Portuguese is a pluricentric language—and differences between European Portuguese (EP), Brazilian Portuguese (BP), and Angolan Portuguese (AP) can be considerable—varieties are distinguished whenever necessary.
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.
Language processing in the brainIn psycholinguistics, language processing refers to the way humans use words to communicate ideas and feelings, and how such communications are processed and understood. Language processing is considered to be a uniquely human ability that is not produced with the same grammatical understanding or systematicity in even human's closest primate relatives. Throughout the 20th century the dominant model for language processing in the brain was the Geschwind-Lichteim-Wernicke model, which is based primarily on the analysis of brain-damaged patients.
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.
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.
Sciences numériquesLes sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
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.
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.
