Encoding (memory)Memory has the ability to encode, store and recall information. Memories give an organism the capability to learn and adapt from previous experiences as well as build relationships. Encoding allows a perceived item of use or interest to be converted into a construct that can be stored within the brain and recalled later from long-term memory. Working memory stores information for immediate use or manipulation, which is aided through hooking onto previously archived items already present in the long-term memory of an individual.
Brain connectivity estimatorsBrain connectivity estimators represent patterns of links in the brain. Connectivity can be considered at different levels of the brain's organisation: from neurons, to neural assemblies and brain structures. Brain connectivity involves different concepts such as: neuroanatomical or structural connectivity (pattern of anatomical links), functional connectivity (usually understood as statistical dependencies) and effective connectivity (referring to causal interactions).
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Imagerie spectroscopique proche infrarougeL'imagerie spectroscopique proche infrarouge fonctionnelle (ISPIf, en anglais Near Infrared Spectroscopic Imaging, NIRSI ou functional near-infrared imaging, fNIR) ou spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (SPIRf) est l'application à l' de la spectroscopie proche infrarouge. Cette technique consiste à mesurer de l'oxygénation d'une zone du cerveau afin d'en déduire son activité. Les tissus humains sont relativement transparents à la lumière dans la gamme du proche infrarouge (entre 700 et ) qui peut donc les traverser sur plusieurs centimètres, on parle de fenêtre optique du spectre.
Matrice (mathématiques)thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
Sous-espace vectorielEn algèbre linéaire, un sous-espace vectoriel d'un espace vectoriel E, est une partie non vide F, de E, stable par combinaisons linéaires. Cette stabilité s'exprime par : la somme de deux vecteurs de F appartient à F ; le produit d'un vecteur de F par un scalaire appartient à F. Muni des lois induites, F est alors un espace vectoriel. L'intersection d'une famille non vide de sous-espaces de E est un sous-espace de E. La réunion d'une famille non vide de sous-espaces n'en est généralement pas un ; le sous-espace engendré par cette réunion est la somme de cette famille.
Mémoire spatialevignette|La mémoire spatiale est nécessaire pour naviguer dans un environnement. La mémoire spatiale est la partie de la mémoire d'un individu responsable de l'enregistrement des informations concernant l'espace environnant et l'orientation spatiale de l'individu dans celui-ci. La mémoire spatiale est ainsi requise pour la navigation spatiale dans un lieu connu, comme dans un quartier familier. Elle est étudiée en neuroscience (chez le rat) et en psychologie cognitive (chez l'homme).
Linguistique cognitiveEn linguistique et en sciences cognitives, la linguistique cognitive est un courant linguistique qui estime que la création, l'apprentissage et l'usage du langage trouvent leur meilleure explication par référence à la cognition humaine en général. D'un point de vue idéologique, ce courant de recherche s'inscrit en opposition avec la linguistique structuraliste. C'est le linguiste américain George Lakoff, ancien adepte de Chomsky, qui a favorisé le développement du courant de recherche de la « linguistique cognitive » au cours des années 1970-1980 aux États-Unis.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
