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.
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.
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.
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
EusocialitéL'eusocialité est un mode d'organisation sociale chez certains animaux suivant lequel un même groupe d'individus vivant ensemble est divisé en castes d'individus fertiles et non fertiles. Les individus fertiles sont chargés de la reproduction tandis que les autres s'occupent de les nourrir et de les protéger, accordant ainsi aux petits, plus nombreux, une plus grande chance de survie. À long terme, le fait que tout individu du groupe travaille pour la colonie et non pour lui-même engendre un superorganisme, par exemple, une fourmilière.
Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
InsecteLes Insectes () sont une classe d'animaux invertébrés de l'embranchement des Arthropodes et du sous-embranchement des Hexapodes. Ils sont caractérisés par un corps segmenté en trois tagmes (tête possédant des pièces buccales externes, une paire d'antennes et au moins une paire d'yeux composés ; thorax pourvu de trois paires de pattes articulées et deux paires d'ailes plus ou moins modifiées ; abdomen dépourvu d'appendices) contenant au maximum 11 segments protégés par une cuticule formant un exosquelette composé de chitine et pourvu de trachées respiratoires.
Linéaire sans seuilLe modèle linéaire sans seuil (LSS, ou LNT en anglais) est un modèle utilisé en radioprotection pour fixer la limite réglementaire des expositions admissibles. Le modèle se fonde sur le principe que toutes les doses reçues sont équivalentes, indépendamment du débit de dose ou de leur fractionnement. De ce fait, les doses successives reçues dans une année ou au cours d'une vie peuvent être additionnées. Ce modèle conduit naturellement au principe ALARA (As Low As Reasonably Achievable, aussi faible que raisonnablement atteignable), minimisant les doses reçues par un individu.
Parasitisme de couvéeLe parasitisme de couvée, appelé aussi parasitisme de ponte, est le comportement qu'ont certaines espèces d'oiseaux de pondre leurs œufs dans le nid d'autres individus, de la même espèce ou non, bénéficiant ainsi de la nourriture destinée à l'ensemble de la couvée. Le couple hôte incube l'œuf intrus et nourrit l'oisillon jusqu'à ce qu'il parvienne à maturité. Il s'agit d'une forme particulière de cleptoparasitisme. L'exemple le plus connu est le Coucou gris qui parasite les nids de différentes espèces de passereaux.
