Tangente Sup 44/45 - Le Perceptron

Tangente Sup 44/45 - Le Perceptron



Notre avis

Ce numéro fait le pont entre algèbre linéaire et intelligence artificielle : on y comprend comment Google classe ses pages grâce aux puissances de matrices et au théorème de Perron-Frobenius, comment les chaînes de Markov modélisent des phénomènes sociaux, et comment Riemann a tracé les contours d'une physique nouvelle. Un contenu exigeant, niveau prépa-licence, qui illustre l'incroyable portée des outils matriciels.

Le clou du numéro est un dossier captivant sur le perceptron, ancêtre des réseaux de neurones : comment imiter mathématiquement le cerveau humain ? Une question plus actuelle que jamais, traitée ici avec la rigueur et la pédagogie qui font la réputation de la collection.



Description de l'éditeur

SOMMAIRE Comment Google classe les pages Les moteurs de recherche comme Google donnent les sites les plus pertinents par rapport à une recherche. Comment font-ils’ De façon assez surprenante, les puissances de matrices sont au centre de la réponse. Plus sort qu'Einstein Où le lecteur verra comment les différents protagonistes d'un même problème de géométrie apportent de multiples enseignements à l'auteur. Le théorème de Perron-Frobenius Le théorème de Perron-Frobenius sur les matrices stochastiques a de nombreuses applications. Elles concernent en particulier les chaînes de Markov. Une modélisation de la récidive L'évolution de la population des criminels entre liberté et prison peut être modélisée par une chaîne de Markov. Quelle est l'influence du taux de récidive? Riemann : des intégrales à la physique Bernhard Riemann fut un visionnaire. Ses idées ont révolutionné les mathématiques et la physique et trouvent toujours un écho dans la recherche actuelle. Le perceptron Comment imiter le fonctionnement du cerveau humain et ses réseaux de neurones ? Une réponse : le perceptron. Et aussi Mathématiques récréatives Belles preuves Erreurs et paradoxes Avis de recherche Note de lecture Solutions

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