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本帖最后由 不二如是 于 2023-10-23 10:44 编辑
杰弗里·埃弗里斯特·辛顿(Geoffrey Everest Hinton)是一位英国出生的加拿大计算机学家和心理学家,也是多伦多大学的教授。他以在类神经网络领域的贡献而闻名,被誉为"深度学习之父"。
辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,同时也是深度学习的积极推动者。
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辛顿在1970年获得英国剑桥大学的实验心理学学士学位,之后在1978年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。
他曾在多个知名学府工作,包括萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院。
他是盖茨比计算神经科学中心的创始人,并担任多伦多大学计算机科学系教授。
辛顿也是加拿大机器学习领域的首席学者,领导了加拿大高等研究院赞助的"神经计算和自适应感知"项目。
辛顿的研究兴趣广泛,涵盖了神经网络的机器学习、记忆、感知和符号处理等领域。
他在这些领域发表了超过200篇论文,并在多层神经网络训练中引入了反向传播算法。
他还与其他学者共同发明了波尔兹曼机,并做出了分散表示、时延神经网络、专家混合系统和亥姆霍兹机等神经网络方面的贡献。
目前,辛顿的研究重点是处理丰富传感器输入的神经网络无监督学习。
辛顿的成就得到了广泛的认可和奖励。他是鲁梅哈特奖的首位获奖者,并于1998年当选为皇家学会会士。
此外,他还获得了2005年IJCAI杰出学者奖终生成就奖和2011年赫茨伯格加拿大科学和工程金奖。
辛顿是逻辑学家乔治·布尔和数学家兼教育家玛丽·埃佛勒斯·布尔的曾曾孙,而布尔的工作最终成为了现代电子计算机的基础。
最近,辛顿在2023年5月表示后悔研发人工智能,并担心人工智能可能给世界带来严重危害。 |
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