Publication

Une modélisation géométrique itérative basée sur les automates

Yves Weinand, Ivo Stotz, Gilles Gouaty, Eric Tosan
2006
Conference Papers

Résumé

Nous présentons un modèle itératif inspiré du modèle CIFS (Controlled Iterative Function System) de PRUSINKIEWICZ [PH94] - encore appelé RIFS (Recurrent Iterative Function System) par BARNSLEY ou MRIFS (Mutually Recursive Iterative Function System) par CULIK [CD93] -. Le principe de ces modèles est de définir des familles de figures géométriques avec des règles de production et des systèmes d’équations. Dans cet article, nous en présentons deux généralisations, qui permettent de contrôler la géométrie et la topologie des formes produites.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/2441f39b-d50c-4dca-850b-604ebfcdcaa0

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Algorithme récursif

Un algorithme récursif est un algorithme qui résout un problème en calculant des solutions d'instances plus petites du même problème. L'approche récursive est un des concepts de base en informatique. Les premiers langages de programmation qui ont autorisé l'emploi de la récursivité sont LISP et Algol 60. Depuis, tous les langages de programmation généraux réalisent une implémentation de la récursivité. Pour répéter des opérations, typiquement, un algorithme récursif s'appelle lui-même.

Récursion terminale

En informatique, la récursion terminale, aussi appelée, récursion finale, est un cas particulier de récursivité assimilée à une itération. Une fonction à récursivité terminale est une fonction où l'appel récursif est la dernière instruction à être évaluée. Cette instruction est alors nécessairement « pure », c'est-à-dire qu'elle consiste en un simple appel à la fonction, et jamais à un calcul ou une composition. Par exemple, dans un langage de programmation fictif : fonction récursionTerminale(n) : // ...

Réseau de neurones récurrents

Un 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.

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Last iterate convergence of SGD for Least-Squares in the Interpolation regime

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Motivated by the recent successes of neural networks that have the ability to fit the data perfectly \emph{and} generalize well, we study the noiseless model in the fundamental least-squares setup. We assume that an optimum predictor fits perfectly inputs ...

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