Orbit portraitIn mathematics, an orbit portrait is a combinatorial tool used in complex dynamics for understanding the behavior of one-complex dimensional quadratic maps. In simple words one can say that it is : a list of external angles for which rays land on points of that orbit graph showing above list Given a quadratic map from the complex plane to itself and a repelling or parabolic periodic orbit of , so that (where subscripts are taken 1 + modulo ), let be the set of angles whose corresponding external rays land at .
Long short-term memoryLong short-term memory (LSTM) network is a recurrent neural network (RNN), aimed to deal with the vanishing gradient problem present in traditional RNNs. Its relative insensitivity to gap length is its advantage over other RNNs, hidden Markov models and other sequence learning methods. It aims to provide a short-term memory for RNN that can last thousands of timesteps, thus "long short-term memory".
Moyenne harmoniqueLa moyenne harmonique H de nombres réels strictement positifs a1, ..., a est définie par : C'est l'inverse de la moyenne arithmétique des inverses des termes. La moyenne harmonique est donc utilisée lorsqu'on veut déterminer un rapport moyen, dans un domaine où il existe des liens de proportionnalité inverses. Dans certains cas, la moyenne harmonique donne la véritable notion de « moyenne ».
Mémoire à long termeEn psychologie cognitive, la mémoire à long terme (MLT) est la mémoire qui permet de retenir, de manière illimitée, une information sur des périodes de temps très longues (années). La notion de MLT est un concept utilisé dans les modèles de mémoire qui distinguent plusieurs sous-systèmes en fonction du type d'information mémorisé et de la durée de rétention. La mémoire à long terme s'oppose ainsi au registre sensoriel (ou mémoire sensorielle), à la mémoire à court terme et à la mémoire de travail.
Test de la dérivée premièreEn analyse réelle, le test de la dérivée première permet de déterminer l'allure d'une fonction dérivable en étudiant le signe de sa dérivée. Grâce à ce test, on peut déduire les extrema locaux, le sens de variation de f et les points d'inflexion « horizontaux », permettant ainsi de donner une allure du graphe de la fonction . Soit avec un intervalle ouvert réel (par exemple où et sont des réels). On suppose de plus que dérivable sur .
Deep image priorDeep image prior is a type of convolutional neural network used to enhance a given image with no prior training data other than the image itself. A neural network is randomly initialized and used as prior to solve inverse problems such as noise reduction, super-resolution, and inpainting. Image statistics are captured by the structure of a convolutional image generator rather than by any previously learned capabilities.
Extension cyclotomiqueEn théorie algébrique des nombres, on appelle extension cyclotomique du corps Q des nombres rationnels tout corps de rupture d'un polynôme cyclotomique, c'est-à-dire tout corps de la forme Q(ζ) où ζ est une racine de l'unité. Ces corps jouent un rôle crucial, d'une part dans la compréhension de certaines équations diophantiennes : par exemple, l'arithmétique (groupe des classes, notamment) de leur anneau des entiers permet de montrer le dernier théorème de Fermat dans de nombreux cas (voir nombre premier régulier) ; mais aussi, dans la compréhension des extensions algébriques de Q, ce qui peut être considéré comme une version abstraite du problème précédent : le théorème de Kronecker-Weber, par exemple, assure que toute extension abélienne est contenue dans une extension cyclotomique.
Moment (probabilités)En théorie des probabilités et en statistique, les moments d’une variable aléatoire réelle sont des indicateurs de la dispersion de cette variable. Le premier moment ordinaire, appelé moment d'ordre 1 est l'espérance (i.e la moyenne) de cette variable. Le deuxième moment centré d'ordre 2 est la variance. Ainsi, l'écart type est la racine carrée du moment centré d’ordre 2. Le moment d'ordre 3 est l'asymétrie. Le moment d'ordre 4 est le kurtosis. Le concept de moment est proche du concept de moment en physique.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Écart typethumb|Exemple de deux échantillons ayant la même moyenne (100) mais des écarts types différents illustrant l'écart type comme mesure de la dispersion autour de la moyenne. La population rouge a un écart type (SD = standard deviation) de 10 et la population bleue a un écart type de 50. En mathématiques, l’écart type (aussi orthographié écart-type) est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité.
