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.
Polybutadiènethumb|L’élastomère à haute teneur en 1,4-cis-polybutadiène est le plus souvent recherché en polymérisation en raison de ses caractéristiques mécaniques. Le polybutadiène, dont le sigle est BR (Butadiene Rubber), est un caoutchouc synthétique d’usage général de grande consommation. Il résulte de la polymérisation du buta-1,3-diène (appelé butadiène, de formule semi-développée H2C=CH-CH=CH2). La polymérisation en chaîne du butadiène peut se faire par différentes méthodes : radicalaire, coordinative, anionique, vivante, télomérisation.
Dualité onde-corpusculeEn physique, la dualité onde-corpuscule aussi appelée dualité onde-particule est un principe selon lequel tous les objets physiques peuvent présenter parfois des propriétés d'ondes et parfois des propriétés de corpuscules et de particules. La manifestation de ces propriétés ne dépend pas seulement de l'objet étudié isolément, mais aussi de tout l'appareillage de mesure utilisé. Ce concept fait partie des fondements de la mécanique quantique.
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.
Onde radioUne onde radioélectrique, communément abrégée en onde radio, est une onde électromagnétique dont la fréquence est inférieure à . Si la longueur d'onde dans le vide est supérieure à (fréquences inférieures à ) on parle d'ondes « radiofréquences ». Si la longueur d'onde dans le vide est comprise entre et (fréquences comprises entre et ) on parle d'ondes « hyperfréquences ». Adaptées au transport de signaux issus de la voix et de l'image, les ondes radio permettent les radiocommunications (talkie-walkies, téléphone sans fil, téléphonie mobile.
Matière plastiquevignette|Les matières plastiques font désormais partie de notre quotidien. Structure typique d'une formule : matière plastique = polymère(s) brut(s) (résine(s) de base) + charges + plastifiants + additifs. Les élastomères sont souvent classés hors des matières plastiques proprement dites. Une matière plastique (le plastique en langage courant) est un polymère généralement mélangé à des additifs, colorants, charges (miscibles ou non dans la matrice polymère).
Grandeur sans dimensionUne grandeur sans dimension ou adimensionnelle est une grandeur physique dont la dimension vaut , ce qui revient à dire que tous ses exposants dimensionnels sont nuls : Une grandeur adimensionelle peut être obtenue à partir d'une combinaison de grandeurs dimensionnées, dont l'analyse dimensionnelle permet de vérifier la dimension. Une grandeur adimensionelle peut cependant posséder une unité, comme par exemple les angles dont l'unité est le radian. D'autres exemples de grandeurs adimensionnées sont l'indice de réfraction ou la densité.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Opérateur (mathématiques)En mathématiques et en physique théorique, un opérateur est une application entre deux espaces vectoriels topologiques. Soient E et F deux espaces vectoriels topologiques. Un opérateur O est une application de E dans F : Opérateur linéaire Un opérateur est linéaire si et seulement si : où K est le corps des scalaires de E et F. Lorsque E est un -espace vectoriel, et que (c'est un corps), un opérateur est une forme linéaire sur E.
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.
