在人工智能研究领域,Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公认为深度学习三巨头。
杰弗里·埃弗里斯特·辛顿(Geoffrey Everest Hinton),计算机学家、心理学家,被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法,并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将(Backpropagation)反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一,他还联合发明了波尔兹曼机(Boltzmann machine)。他对于神经网络的其它贡献包括:分散表示(distributed representation)、时延神经网络、专家混合系统(mixtures of experts)、亥姆霍兹机(Helmholtz machines)等。
1970年,Hinton在英国剑桥大学获得文学学士学位,主修实验心理学;1978年,他在爱丁堡大学获得哲学博士学位,主修人工智能。此后Hinton曾在萨塞克斯大学、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工作。2012年,Hinton获得了加拿大基廉奖(Killam Prizes,有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖)。Hinton是机器学习领域的加拿大首席学者,是加拿大高等研究院赞助的“神经计算和自适应感知”项目的领导者,是盖茨比计算神经科学中心的创始人,目前担任多伦多大学计算机科学系教授。
2013年3月,谷歌收购 Hinton 的公司 DNNResearch 后,他便随即加入谷歌,直至目前一直在 Google Brain 中担任要职。在他的带领下,谷歌的图像识别和安卓系统音频识别的性能得到大幅度提升。他将神经网络带入到研究与应用的热潮,将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术,并将反向传播算法应用到神经网络与深度学习。
Hinton 是鲁梅哈特奖的首位获奖者,1998年当选皇家学会会士。2005年,Hinton获得IJCAI杰出学者奖终生成就奖,同时也是2011年赫茨伯格加拿大科学和工程金奖获得者。
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