Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
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.
Nanotube de carbonethumb|Représentation d'un nanotube de carbone. (cliquer pour voir l'animation tridimensionnelle). thumb|Un nanotube de carbone monofeuillet. thumb|Extrémité d'un nanotube, vue au microscope électronique. Les nanotubes de carbone (en anglais, carbon nanotube ou CNT) sont une forme allotropique du carbone appartenant à la famille des fullerènes. Ils sont composés d'un ou plusieurs feuillets d'atomes de carbone enroulés sur eux-mêmes formant un tube. Le tube peut être fermé ou non à ses extrémités par une demi-sphère.
Radial basis function networkIn the field of mathematical modeling, a radial basis function network is an artificial neural network that uses radial basis functions as activation functions. The output of the network is a linear combination of radial basis functions of the inputs and neuron parameters. Radial basis function networks have many uses, including function approximation, time series prediction, classification, and system control. They were first formulated in a 1988 paper by Broomhead and Lowe, both researchers at the Royal Signals and Radar Establishment.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
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.
Group method of data handlingGroup method of data handling (GMDH) is a family of inductive algorithms for computer-based mathematical modeling of multi-parametric datasets that features fully automatic structural and parametric optimization of models. GMDH is used in such fields as data mining, knowledge discovery, prediction, complex systems modeling, optimization and pattern recognition. GMDH algorithms are characterized by inductive procedure that performs sorting-out of gradually complicated polynomial models and selecting the best solution by means of the external criterion.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Dissipateur thermiqueUn dissipateur thermique est un dispositif destiné à évacuer la chaleur résultante de l'effet Joule dans un élément semi-conducteur d'électronique de puissance. Il s'agit de dispositifs généralement munis d'ailettes, qui doivent de préférence être montées verticalement pour faciliter le refroidissement par convection.
Conductivité thermiqueLa conductivité thermique (ou conductibilité thermique) d'un matériau est une grandeur physique qui caractérise sa capacité à diffuser la chaleur dans les milieux sans déplacement macroscopique de matière. C'est le rapport de l'énergie thermique (quantité de chaleur) transférée par unité de temps (donc homogène à une puissance, en watts) et de surface au gradient de température. Notée λ (anciennement K voire k), la conductivité thermique intervient notamment dans la loi de Fourier.
