Neurone formelthumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.
Transistor bipolairevignette|Vue interne d'un transistor bipolaire de puissance 2N3055 conçu dans les années 1970. vignette|Transistor bipolaire monté en surface. Un transistor bipolaire est un dispositif électronique à base de semi-conducteur de la famille des transistors. Son principe de fonctionnement est basé sur deux jonctions PN, l'une en direct et l'autre en inverse. La polarisation de la jonction PN inverse par un faible courant électrique (parfois appelé effet transistor) permet de « commander » un courant beaucoup plus important, suivant le principe de l'amplification de courant.
Rythme cérébralUn rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
Réseau sur une puceNetwork-on-Chip ou Network-on-a-Chip (NoC or NOC) ou en français réseau sur une puce est une technique de conception du système de communication entre les cœurs sur les System on Chip (SoC). Les NoCs peuvent passer dans les domaines d'horloge synchrone ou asynchrone ou bien utiliser une logique de circuit asynchrone sans horloge. Le NoC applique les théories et méthodes de réseau aux communications à l'intérieur d'une puce et permet ainsi l'amélioration des performances par rapport aux interconnexions de bus et commutateur matriciel conventionnelles.
Circuit RLCEn électrocinétique, un circuit RLC est un circuit linéaire contenant une résistance électrique, une bobine (inductance) et un condensateur (capacité). Il existe deux types de circuits RLC, série ou parallèle selon l'interconnexion des trois types de composants. Le comportement d'un circuit RLC est généralement décrit par une équation différentielle du second ordre (là où des circuits RL ou circuits RC se comportent comme des circuits du premier ordre).
Carte autoadaptativeLes cartes autoadaptatives, cartes auto-organisatrices ou cartes topologiques forment une classe de réseau de neurones artificiels fondée sur des méthodes d'apprentissage non supervisées. Elles sont souvent désignées par le terme anglais self organizing maps (SOM), ou encore cartes de Kohonen du nom du statisticien ayant développé le concept en 1984. La littérature utilise aussi les dénominations : « réseau de Kohonen », « réseau autoadaptatif » ou « réseau autoorganisé ».
Réseau de neurones de HopfieldLe réseau de neurones d'Hopfield est un modèle de réseau de neurones récurrents à temps discret dont la matrice des connexions est symétrique et nulle sur la diagonale et où la dynamique est asynchrone (un seul neurone est mis à jour à chaque unité de temps). Il a été popularisé par le physicien John Hopfield en 1982. Sa découverte a permis de relancer l'intérêt dans les réseaux de neurones qui s'était essoufflé durant les années 1970 à la suite d'un article de Marvin Minsky et Seymour Papert.
Delta ruleIn machine learning, the delta rule is a gradient descent learning rule for updating the weights of the inputs to artificial neurons in a single-layer neural network. It is a special case of the more general backpropagation algorithm. For a neuron with activation function , the delta rule for neuron 's th weight is given by where It holds that and . The delta rule is commonly stated in simplified form for a neuron with a linear activation function as While the delta rule is similar to the perceptron's update rule, the derivation is different.
Nonlinear system identificationSystem identification is a method of identifying or measuring the mathematical model of a system from measurements of the system inputs and outputs. The applications of system identification include any system where the inputs and outputs can be measured and include industrial processes, control systems, economic data, biology and the life sciences, medicine, social systems and many more. A nonlinear system is defined as any system that is not linear, that is any system that does not satisfy the superposition principle.
