Apprentissage actifL’apprentissage actif est un modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle intervient au cours du processus. Plus précisément, contrairement au cadre classique où les données sont connues et imposées, en apprentissage actif, c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises. Cette technique repose sur l'hypothèse que l’acquisition de données non étiquetées est beaucoup moins coûteuse que celle de données étiquetées.
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.
Dépression synaptique à long termeLa dépression à long terme (DLT) est « une réduction durable de l'efficacité de la transmission synaptique qui fait suite à certains types de stimulation ». Dans la dépression à long terme l'efficacité synaptique se trouve réduite. Cela est dû au fait que les éléments pré-synaptiques et post-synaptiques des neurones ont une décharge nerveuse asynchrone ou ne déchargent plus d'influx nerveux. La puissance de l'influx nerveux est influencée par la participation des récepteurs NDMA, et de leur influx calcique (Ca2+).
Homeostatic plasticityIn neuroscience, homeostatic plasticity refers to the capacity of neurons to regulate their own excitability relative to network activity. The term homeostatic plasticity derives from two opposing concepts: 'homeostatic' (a product of the Greek words for 'same' and 'state' or 'condition') and plasticity (or 'change'), thus homeostatic plasticity means "staying the same through change". Homeostatic synaptic plasticity is a means of maintaining the synaptic basis for learning, respiration, and locomotion, in contrast to the Hebbian plasticity associated with learning and memory.
Plasticité neuronalevignette|Effets schématiques de la neuroplasticité après entraînement Plasticité neuronale, neuroplasticité ou encore plasticité cérébrale sont des termes génériques qui décrivent les mécanismes par lesquels le cerveau est capable de se modifier lors des processus de neurogenèse dès la phase embryonnaire ou lors d'apprentissages. Elle s’exprime par la capacité du cerveau de créer, défaire ou réorganiser les réseaux de neurones et les connexions de ces neurones. Le cerveau est ainsi qualifié de « plastique » ou de « malléable ».
Meta-learning (computer science)Meta learning is a subfield of machine learning where automatic learning algorithms are applied to metadata about machine learning experiments. As of 2017, the term had not found a standard interpretation, however the main goal is to use such metadata to understand how automatic learning can become flexible in solving learning problems, hence to improve the performance of existing learning algorithms or to learn (induce) the learning algorithm itself, hence the alternative term learning to learn.
Chemical synapseChemical synapses are biological junctions through which neurons' signals can be sent to each other and to non-neuronal cells such as those in muscles or glands. Chemical synapses allow neurons to form circuits within the central nervous system. They are crucial to the biological computations that underlie perception and thought. They allow the nervous system to connect to and control other systems of the body. At a chemical synapse, one neuron releases neurotransmitter molecules into a small space (the synaptic cleft) that is adjacent to another neuron.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Modèle cognitifUn modèle cognitif est une représentation simplifiée visant à modéliser des processus psychologiques ou intellectuels. Leur champ d'application est principalement la psychologie cognitive et l'intelligence artificielle à travers la notion d'agent. Les sciences cognitives se servent de manière récurrente de modèles cognitifs : devant la complexité des processus permettant d'expliquer les raisonnements et les comportements, il est en effet pratique de passer par des hypothèses simplificatrices sous forme de modèles.
Réseau de neurones (biologie)En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.
