Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
Physique des nuagesLa physique des nuages est l’étude des processus physiques et dynamiques de formation des nuages et des précipitations qui les accompagnent. Les nuages chauds sont formés de microscopiques gouttelettes et les froids de cristaux de glace ou parfois des deux types. Leur formation est contrôlée par la disponibilité de vapeur d'eau dans l’air et des mouvements verticaux dans celui-ci. Le mouvement vertical peut être induit par une ascendance à grande échelle, comme dans le cas des dépressions synoptiques, ou à méso-échelle comme dans le cas des orages.
NuageUn nuage est en météorologie une masse visible constituée initialement d'une grande quantité de gouttelettes d’eau (parfois de cristaux de glace associés à des aérosols chimiques ou des minéraux) en suspension dans l’atmosphère au-dessus de la surface d'une planète. L’aspect d'un nuage dépend de sa nature, de sa dimension, de la lumière qu’il reçoit, ainsi que du nombre et de la répartition des particules qui le constituent. Les gouttelettes d’eau d’un nuage proviennent de la condensation de la vapeur d'eau contenue dans l’air.
Modèle génératifvignette|Schéma représentant la différence entre un modèle discriminatif et un modèle génératif. En classement automatique un modèle génératif est un modèle statistique défini par opposition à un modèle discriminatif. Étant donné une variable X à laquelle il doit associer une autre variable Y, le modèle génératif cherchera à décrire la probabilité conditionnelle ainsi que la probabilité puis d'utiliser la formule de Bayes pour calculer la probabilité .
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.
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.
Nuage noctulescentLes nuages noctulescents, aussi connus sous le nom de nuages polaires mésosphériques, nuages nocturnes lumineux ou de nuages noctiluques, sont des phénomènes nuageux ténus dans la haute atmosphère de la Terre. Vus de l'espace, ils sont appelés nuages mésosphériques polaires (PMC), détectables sous la forme d'une couche de diffusion diffuse de cristaux de glace d'eau près de la mésopause polaire d'été. Ils sont constitués de cristaux de glace et, depuis le sol, ne sont visibles que pendant le crépuscule astronomique.
Paramètres SLes paramètres S (de l'anglais Scattering parameters), coefficients de diffraction ou de répartition sont utilisés en hyperfréquences, en électricité ou en électronique pour décrire le comportement électrique de réseaux électriques linéaires en fonction des signaux d'entrée. Ces paramètres font partie d'une famille de formalismes similaires, utilisés en électronique, en physique ou en optique : les paramètres Y, les paramètres Z, les paramètres H, les paramètres T ou les paramètres ABCD.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Impedance parametersImpedance parameters or Z-parameters (the elements of an impedance matrix or Z-matrix) are properties used in electrical engineering, electronic engineering, and communication systems engineering to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. They are members of a family of similar parameters used in electronic engineering, other examples being: S-parameters, Y-parameters, H-parameters, T-parameters or ABCD-parameters.
