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.
Rythme cérébralUn rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.
Community structureIn the study of complex networks, a network is said to have community structure if the nodes of the network can be easily grouped into (potentially overlapping) sets of nodes such that each set of nodes is densely connected internally. In the particular case of non-overlapping community finding, this implies that the network divides naturally into groups of nodes with dense connections internally and sparser connections between groups. But overlapping communities are also allowed.
Niveau d'organisation (biologie)En biologie, les niveaux d'organisation du vivant forment une hiérarchie des structures et des systèmes biologiques complexes qui définissent la vie en utilisant une approche réductionniste. La hiérarchie traditionnelle, détaillée ci-dessous, s'étend des atomes aux biosphères. Chaque niveau de la hiérarchie représente une augmentation de la complexité organisationnelle, chaque « objet » étant principalement composé de l'unité de base du niveau précédent.
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.
Vanishing gradient problemIn machine learning, the vanishing gradient problem is encountered when training artificial neural networks with gradient-based learning methods and backpropagation. In such methods, during each iteration of training each of the neural networks weights receives an update proportional to the partial derivative of the error function with respect to the current weight. The problem is that in some cases, the gradient will be vanishingly small, effectively preventing the weight from changing its value.
Models of neural computationModels of neural computation are attempts to elucidate, in an abstract and mathematical fashion, the core principles that underlie information processing in biological nervous systems, or functional components thereof. This article aims to provide an overview of the most definitive models of neuro-biological computation as well as the tools commonly used to construct and analyze them.
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 socialEn sciences humaines et sociales, l'expression réseau social désigne un agencement de liens entre des individus ou des organisations, constituant un groupement qui a un sens : la famille, les collègues, un groupe d'amis, une communauté, etc. L'anthropologue australien John Arundel Barnes a introduit l'expression en 1954. L'analyse des réseaux sociaux est devenue une spécialité universitaire dans le champ de la sociologie, se fondant sur la théorie des réseaux et l'usage des graphes.
Mémoire de travailLe système cognitif fonctionne en acquérant, filtrant et traitant des informations vitales, utiles, potentiellement utiles à court, moyen et long termes ; il a donc besoin de stocker (mémoriser) ces informations. Le cerveau semble pour cela disposer de systèmes différents, mais complémentaires, de mémoire à long terme et de mémoire à court terme. La notion de mémoire de travail, apparue dans les années 1970 désigne .
