Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
Deeplearning4jEclipse Deeplearning4j is a programming library written in Java for the Java virtual machine (JVM). It is a framework with wide support for deep learning algorithms. Deeplearning4j includes implementations of the restricted Boltzmann machine, deep belief net, deep autoencoder, stacked denoising autoencoder and recursive neural tensor network, word2vec, doc2vec, and GloVe. These algorithms all include distributed parallel versions that integrate with Apache Hadoop and Spark.
Cinéma numériquevignette|Salle équipée en cinéma numérique. Le cinéma numérique désigne la production et la diffusion d'œuvres cinématographiques à partir d'un format numérique professionnel normalisé et sécurisé par des normes internationales ISO. Projetés au moyen d'appareils numériques, les films sont distribués en salle par fichier informatique, sur support physique (disque dur) ou par Internet . Avec l'abandon du 35 mm et la dématérialisation des longs métrages cinématographiques, le cinéma numérique permet la diffusion des films sur les plateformes numériques : Netflix, Amazon Prime Video, Groupe Canal+, OCS Go.
Pfamvignette|Logo de la Pfam. Pfam est une base de données bio-informatique de familles de protéines qui classe diverses propriétés des domaines protéiques sur la base de leurs . Créée en 1997 par les bio-informaticiens Erik Sonnhammer de l'institut Karolinska à Stockholm, Sean Eddy de l'université Washington à Saint-Louis (Missouri) et Richard Durbin du centre Sanger à Cambridge, elle fournit notamment des informations sur l'architecture des domaines protéiques, leur distribution parmi les espèces vivantes, les liens vers d'autres bases de données et les structures connues de protéines de ces familles.
