Fonction softmaxvignette|Fonction softmax utilisée après un CNN (Réseau neuronal convolutif). Ici le vecteur (35.4, 38.1, -5.0) est transformée en (0.06, 0.94, 0.00). Dans ce contexte de classification d'images, le chien est reconnu. En mathématiques, la fonction softmax, aussi appelée fonction softargmax ou fonction exponentielle normalisée, est une généralisation de la fonction logistique. Elle convertit un vecteur de K nombres réels en une distribution de probabilités sur K choix.
Algorithme d'estimation de phase quantiqueEn informatique quantique, l’algorithme d'estimation de phase quantique est un permettant d'estimer la valeur propre (ou sa phase, ce qui, dans ce cas précis, est équivalent) d'un opérateur unité associée à un vecteur propre donné. Les valeurs propres d'un opérateur unitaire U, agissant sur m bits, sont de module 1. Si est un vecteur propre de U, nous avons donc . Le but de cet algorithme est de trouver la valeur de la phase correspondant à un vecteur propre donné, ceci avec une précision de n bits (la phase n'a pas nécessairement une valeur exacte).
Robust measures of scaleIn statistics, robust measures of scale are methods that quantify the statistical dispersion in a sample of numerical data while resisting outliers. The most common such robust statistics are the interquartile range (IQR) and the median absolute deviation (MAD). These are contrasted with conventional or non-robust measures of scale, such as sample standard deviation, which are greatly influenced by outliers.
Loi normale multidimensionnelleEn théorie des probabilités, on appelle loi normale multidimensionnelle, ou normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, la loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. gauche|vignette|Différentes densités de lois normales en un dimension. gauche|vignette|Densité d'une loi gaussienne en 2D. Une loi normale classique est une loi dite « en cloche » en une dimension.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Algorithme de ShorEn arithmétique modulaire et en informatique quantique, l’algorithme de Shor est un algorithme quantique conçu par Peter Shor en 1994, qui factorise un entier naturel N en temps O et en espace . Beaucoup de cryptosystèmes à clé publique, tels que le RSA, deviendraient vulnérables si l'algorithme de Shor était un jour implanté dans un calculateur quantique pratique. Un message chiffré avec RSA peut être déchiffré par factorisation de sa clé publique N, qui est le produit de deux nombres premiers.
Théorème flot-max/coupe-minLe théorème flot-max/coupe-min (ou max flow/min cut en anglais) est un théorème important en optimisation et en théorie des graphes. Il stipule qu'étant donné un graphe de flots, le flot maximum pouvant aller de la source au puits est égal à la capacité minimale devant être retirée du graphe afin d'empêcher qu'aucun flot ne puisse passer de la source au puits. Ce théorème est un cas particulier du théorème de dualité en optimisation linéaire et généralise le théorème de Kőnig, le théorème de Hall (dans les graphes bipartis) et le théorème de Menger (dans les graphes quelconques).
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.
Droits des ÉtatsDans la politique aux États-Unis, le terme « droits des États » (states' rights) fait référence à la souveraineté individuelle des gouvernements des États américains vis-à-vis de l'État fédéral. La répartition des pouvoirs est déterminée par la Constitution, reflétant notamment les pouvoirs énumérés du Congrès et le Dixième amendement. La question des droits des États fut l'un des principaux arguments négationnistes du mouvement néo-confédéré, qui a cherché à légitimer a posteriori la « Cause perdue » de la Confédération, en niant le fait que l'esclavage fut la cause principale de la guerre de Sécession.
