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文章来源:孝感网 发布时间:2019-11-21 11:33:48  【字号:      】

三位深度学习之父共获2019年图灵奖|图灵奖|深度学习|卷积神经网络_新浪科技_新浪网

起源:数据实战派

Geoffrey Hinton, Yann LeCun,和Yoshua Bengio共同获得了2019年的图灵奖

2019年3月27日 ——ACM发布,深度学习的三位发明者Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hinton获得了2019年的图灵奖。

今天,深度学习已经成为了人工智能技巧范畴最主要的技巧之一。在最近数年中,盘算机视觉、语音辨认、自然语言处置和机器人取得的爆炸性进展都离不开深度学习。

三位科学家发现了深度学习的基础概念,在试验中发明了惊人的成果,也在工程范畴做出了主要突破,辅助深度神经网络获得实际利用。

在ACM的公告中,Hinton最主要的贡献来自他1986年发现反向传布的论文“Learning Internal Representations by Error Propagation”,1983年发现的玻尔兹曼机(Boltzmann Machines),以及2012年对卷积神经网络的改良。Hinton和他的学生Alex Krizhevsky以及Ilya Sutskever 通过Rectified Linear Neurons和 Dropout Regularization改良了卷积神经网络,并在著名的ImageNet评测中取得了很好的成就,在盘算机视觉范畴掀起一场革命。

Bengio的贡献重要在1990年代发现的Probabilistic models of sequences。他把神经网络和概率模型(例如隐马尔可夫模型)联合在一起,并和AT T公司合作,用新技巧辨认手写的支票。现代深度学习技巧中的语音辨认也是这些概念的扩大。此外Bengio还于2000年还发表了划时期的论文“A Neural Probabilistic Language Model”,应用高维词向量来表征自然语言。他的团队还引入了注意力机制,让机器翻译获得突破,也成为了让深度学习处置序列的主要技巧。

Yann LeCun的代表贡献之一是卷积神经网络。1980年代,LeCun发现了卷积神经网络,现在已经成为了机器学习范畴的基本技巧之一,也让深度学习效力更高。1980年代末期,Yan LeCun在多伦多大学和贝尔试验室工作期间,首次将卷积神经网络用于手写数字辨认。今天,卷积神经网络已经成为了业界尺度技巧,普遍用于盘算机视觉、语音辨认、语音合成、图片合成,以及自然语言处置等学术方向,以及自动驾驶、医学图片辨认、语音助手、信息过滤等工业利用方向。LeCun的第二个主要贡献是改良了反向传布算法。他提出了一个早期的反向传布算法backprop,也依据变分原理给出了一个简练的推导。他的工作让反向传布算法更快,比如描写了两个简略的方式可以减少学习时光。LeCun第三个贡献是拓展了神经网络的利用范畴。他把神经网络变成了一个可以完成大批不同义务的盘算模型。他早期引进的一些工作现在已经成为了人工智能的基本概念。例如,在图片辨认范畴,他研讨了如何让神经网络学习层次特点,这一方式现在已经用于很多日常的辨认义务。他们还提出了可以操作构造数据(例如图数据)的深度学习架构。

图灵奖由ACM于1966年设置,设立目标之一是纪念著名的盘算机科学先驱艾伦·图灵。图灵奖是盘算机科学范畴的最高奖。获奖者必需在盘算机范畴具有持久重大的先进性技巧贡献。人工智能范畴的先驱马文·明斯基(Marvin Lee Minsky)、约翰·麦卡锡(John McCarthy)、艾伦·纽厄尔(Allen Newell)和司马贺(Herbert Alexander Simon)等人都曾经获奖。华人科学家姚期智2000年因为伪随机数生成等盘算范畴的主要贡献获奖。




(责任编辑:管喜德)

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