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.
Paramètres SLes paramètres S (de l'anglais Scattering parameters), coefficients de diffraction ou de répartition sont utilisés en hyperfréquences, en électricité ou en électronique pour décrire le comportement électrique de réseaux électriques linéaires en fonction des signaux d'entrée. Ces paramètres font partie d'une famille de formalismes similaires, utilisés en électronique, en physique ou en optique : les paramètres Y, les paramètres Z, les paramètres H, les paramètres T ou les paramètres ABCD.
Impedance parametersImpedance parameters or Z-parameters (the elements of an impedance matrix or Z-matrix) are properties used in electrical engineering, electronic engineering, and communication systems engineering to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. They are members of a family of similar parameters used in electronic engineering, other examples being: S-parameters, Y-parameters, H-parameters, T-parameters or ABCD-parameters.
Admittance parametersAdmittance parameters or Y-parameters (the elements of an admittance matrix or Y-matrix) are properties used in many areas of electrical engineering, such as power, electronics, and telecommunications. These parameters are used to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. Y parameters are also known as short circuited admittance parameters.
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.
Réseau de neurones récurrentsUn 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.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Banc d'optiqueLe banc d'optique (ou banc optique) est un « rail » sur lequel on peut ajouter des lasers, différents types de lentilles et mécanismes pour l'étude des principaux phénomènes d'optique géométrique et la construction d'instruments optiques. En laboratoire, les bancs d'optique sont souvent remplacés par des tables optiques qui permettent l'alignement de systèmes optiques plus complexes et sont conçues pour limiter les problèmes posés par les vibrations.
Ordinateur optiqueUn ordinateur optique (ou ordinateur photonique) est un ordinateur numérique qui utilise des photons pour le traitement des informations, alors que les ordinateurs conventionnels utilisent des électrons. Les photons ont la particularité de ne pas créer d’interférence magnétique, de ne pas générer de chaleur et de se propager très rapidement. Les transistors optiques sont beaucoup plus rapides que les transistors électroniques. Des ordinateurs optiques pourraient être plus puissants que les ordinateurs conventionnels actuels.
QuadripôleEn électrocinétique, un quadripôle (ou quadrupôle) est un élément de modèle d'un circuit électrique dans lequel on le considère comme un bloc avec deux connexions d'entrée et deux de sortie. On étudie le transfert des grandeurs électriques, tension et courant, entre ces deux dipôles caractérisés par une impédance, en fonction du temps. Quand l'étude du quadripôle concerne un signal électrique, la grandeur en entrée et en sortie peut être différente (tension, courant).
Oscillateur harmoniqueUn oscillateur harmonique est un oscillateur idéal dont l'évolution au cours du temps est décrite par une fonction sinusoïdale, dont la fréquence ne dépend que des caractéristiques du système et dont l'amplitude est constante. Ce modèle mathématique décrit l'évolution de n'importe quel système physique au voisinage d'une position d'équilibre stable, ce qui en fait un outil transversal utilisé dans de nombreux domaines : mécanique, électricité et électronique, optique. Il néglige les forces dissipatives (frottement par exemple).
Paramètres de StokesLes paramètres de Stokes sont un ensemble de quatre valeurs qui décrivent l'état de polarisation d'une onde électromagnétique (dont notamment la lumière visible). Ils doivent leur nom à George Gabriel Stokes qui les a introduits en 1852. Les paramètres sont souvent notés sous forme d'un vecteur, le vecteur de Stokes, et s'expriment en fonction de l'intensité totale du faisceau, son taux de polarisation et des paramètres liées à la forme de l'ellipse de polarisation.
OptiqueL'optique est la branche de la physique qui traite de la lumière, de son comportement et de ses propriétés, du rayonnement électromagnétique à la vision en passant par les systèmes utilisant ou émettant de la lumière. Du fait de ses propriétés ondulatoires, le domaine de la lumière peut couvrir le lointain UV jusqu'au lointain IR en passant par les longueurs d'onde visibles. Ces propriétés recouvrent alors le domaine des ondes radio, micro-ondes, des rayons X et des radiations électromagnétiques.
Simple harmonic motionIn mechanics and physics, simple harmonic motion (sometimes abbreviated ()) is a special type of periodic motion an object experiences due to a restoring force whose magnitude is directly proportional to the distance of the object from an equilibrium position and acts towards the equilibrium position. It results in an oscillation that is described by a sinusoid which continues indefinitely (if uninhibited by friction or any other dissipation of energy).
Oscillateur (électronique)vignette|Un oscillateur intégré à quartz. Un oscillateur électronique est un circuit dont la fonction est de produire un signal électrique périodique, de forme sinusoïdale, carrée, en dents de scie, ou quelconque. L'oscillateur peut avoir une fréquence fixe ou variable. Il existe plusieurs types d'oscillateurs électroniques ; les principaux sont : oscillateurs à circuit LC et un étage amplificateur, HF le plus souvent ; oscillateurs à déphasage avec étage RC, qui délivrent des signaux sinusoïdaux : l'exemple-type est l'oscillateur à pont de Wien ; générateur de créneaux ; oscillateur à quartz, très stable et de haute précision grâce à des résonateurs à micro-onde ; ils sont utilisés dans les horloges atomiques.
Amplificateur optiqueEn optique, on appelle amplificateur optique un dispositif qui amplifie un signal lumineux sans avoir besoin de le convertir d'abord en signal électrique avant de l'amplifier avec les techniques classiques de l'électronique. Un amplificateur à fibre dopée fonctionne à la manière d'un laser. Une portion de fibre optique est dopée et est pompée optiquement avec un laser afin de placer les ions de dopage dans un état excité.
Communication optiqueLa communication optique désigne les télécommunications utilisant des moyens, matériaux ou instruments d'optique. Le , le prix Nobel de physique est attribué à l'Américano-Britannique Charles Kao pour « une avancée dans le domaine de la transmission de la lumière dans les fibres pour la communication optique » ainsi que l'Américano-Canadien Willard Boyle et l'Américain George Smith pour « l'invention d'un circuit semi-conducteur d'images, le capteur CCD ». signaux de fumée fibre optique langue des signes t
Optical propertiesThe optical properties of a material define how it interacts with light. The optical properties of matter are studied in optical physics, a subfield of optics. The optical properties of matter include: Refractive index Dispersion Transmittance and Transmission coefficient Absorption Scattering Turbidity Reflectance and Reflectivity (reflection coefficient) Albedo Perceived color Fluorescence Phosphorescence Photoluminescence Optical bistability Dichroism Birefringence Optical activity Photosensitivity A basic distinction is between isotropic materials, which exhibit the same properties regardless of the direction of the light, and anisotropic ones, which exhibit different properties when light passes through them in different directions.
