Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Architecture classiquevignette|Villa Rotonda (1566-1571), par Palladio. L'architecture classique désigne un style architectural qui s'inspire directement de l'antiquité gréco-romaine, dans le contexte de la Renaissance. Partie d'Italie au , sous l'impulsion notamment de Bramante et Palladio, ce style architectural va se répandre dans toute l'Europe au , avant de se transformer en néo-classicisme au . L'architecture classique est parfois opposé au style baroque, mais cet antagonisme est à nuancer dans la mesure où l'on trouve de nombreuses interférences entre les deux styles, le baroque s'inspirant également de l'antiquité gréco-romaine.
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.
Image resolutionImage resolution is the level of detail an holds. The term applies to digital images, film images, and other types of images. "Higher resolution" means more image detail. Image resolution can be measured in various ways. Resolution quantifies how close lines can be to each other and still be visibly resolved. Resolution units can be tied to physical sizes (e.g. lines per mm, lines per inch), to the overall size of a picture (lines per picture height, also known simply as lines, TV lines, or TVL), or to angular subtense.
Architecture néo-classiquethumb|La Rotunda Santa Marija de Mosta, à Malte, est construite à partir de 1833. Larchitecture néo-classique est un courant architectural procédant du néo-classicisme de la seconde moitié du et du début du . Succédant au classicisme, à l’architecture baroque et rococo, l'architecture néo-classique utilise les éléments gréco-romains (colonnes, fronton, proportions harmonieuses, portique) et se met au service du politique. La découverte et les fouilles des sites de Pompéi et Herculanum remirent au goût du jour les formes antiques.
New Classical architectureNew Classical architecture, New Classicism or Contemporary Classical architecture is a contemporary movement in architecture that continues the practice of Classical architecture. It is sometimes considered the modern continuation of Neoclassical architecture, even though other styles might be cited as well, such as Gothic, Baroque, Renaissance or even non-Western styles – often referenced and recreated from a postmodern perspective as opposed to being strict revival styles.
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.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Ordre architecturalthumb|upright=1|Chapiteaux de formes classiques (extrait de l’Encyclopédie, vol. 18) : a. toscan, b. dorique, c. ionique, d. ionique moderne, e. corinthien, f. composite L'ordre, en architecture, détermine les proportions, les formes et l’ornementation de toute partie construite en élévation (en particulier des colonnes, sans que leur présence soit impérative, des pilastres, des supports, des entablements). Les Grecs n’en reconnaissaient que trois : l’ordre dorique, l’ordre ionique et l’ordre corinthien, les Romains en ont ajouté deux : l’ordre toscan et l’ordre composite.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
