N170The N170 is a component of the event-related potential (ERP) that reflects the neural processing of faces, familiar objects or words. Furthermore, the N170 is modulated by prediction error processes. When potentials evoked by images of faces are compared to those elicited by other visual stimuli, the former show increased negativity 130-200 ms after stimulus presentation. This response is maximal over occipito-temporal electrode sites, which is consistent with a source located at the fusiform and inferior-temporal gyri, confirmed by electrocorticography.
Lateralized readiness potentialIn neuroscience, the lateralized readiness potential (LRP) is an event-related brain potential, or increase in electrical activity at the surface of the brain, that is thought to reflect the preparation of motor activity on a certain side of the body; in other words, it is a spike in the electrical activity of the brain that happens when a person gets ready to move one arm, leg, or foot. It is a special form of bereitschaftspotential (a general pre-motor potential).
Ridge regressionRidge regression is a method of estimating the coefficients of multiple-regression models in scenarios where the independent variables are highly correlated. It has been used in many fields including econometrics, chemistry, and engineering. Also known as Tikhonov regularization, named for Andrey Tikhonov, it is a method of regularization of ill-posed problems. It is particularly useful to mitigate the problem of multicollinearity in linear regression, which commonly occurs in models with large numbers of parameters.
N400La N400 est une composante de signaux EEG appelés potentiels liés aux événements (ERP). Il s'agit d'une déviation négative qui culmine environ 400 millisecondes après la présentation du stimulus, bien qu'elle puisse s'étendre de 250 à 500 ms, et est généralement maximale sur les électrodes centro-pariétaux. La N400 fait partie de la réponse normale du cerveau aux mots et autres stimuli significatifs (ou potentiellement significatifs), y compris les mots visuels et auditifs, les signes en langue des signes, les , les visages, les sons environnementaux et les odeurs.
Problème inversevignette|une somme de plusieurs nombres donne le nombre 27, mais peut-on les deviner à partir de 27 ? En science, un problème inverse est une situation dans laquelle on tente de déterminer les causes d'un phénomène à partir des observations expérimentales de ses effets. Par exemple, en sismologie, la localisation de l'origine d'un tremblement de terre à partir de mesures faites par plusieurs stations sismiques réparties sur la surface du globe terrestre est un problème inverse.
MagnétoencéphalographieLa magnétoencéphalographie (MEG) est une technique de mesure des champs magnétiques induits par l'activité électrique des neurones du cerveau. Cette technique est employée avec une visée clinique en neurologie (notamment pour l'étude de l'épilepsie) mais aussi en cardiologie, ainsi que dans la recherche en neurosciences cognitives. Les champs magnétiques mesurés étant extrêmement faibles (de l'ordre de quelques femtoteslas), la MEG utilise un appareillage basé sur des magnétomètres à SQUID placé dans une pièce isolée magnétiquement par du mu-métal.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Early left anterior negativityThe early left anterior negativity (commonly referred to as ELAN) is an event-related potential in electroencephalography (EEG), or component of brain activity that occurs in response to a certain kind of stimulus. It is characterized by a negative-going wave that peaks around 200 milliseconds or less after the onset of a stimulus, and most often occurs in response to linguistic stimuli that violate word-category or phrase structure rules (as in *the in room instead of in the room).
Classifieur linéaireEn apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.
