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來自英國的資訊科學家和心理學家 来自维基百科,自由的百科全书
傑弗里·埃弗里斯特·辛頓,FRS(英語:Geoffrey Everest Hinton,1947年12月6日—),英國出生的加拿大計算機學家和心理學家,多倫多大學教授。以其在類神經網路方面的貢獻聞名。辛頓是反向傳播算法和對比散度算法(Contrastive Divergence)的發明人之一,也是深度學習的積極推動者[11],被譽為「深度學習教父」[12]。辛頓因在深度學習方面的貢獻與約書亞·本希奧和楊立昆一同被授予了2018年的圖靈獎。[13]
傑弗里·辛頓 Geoffrey Hinton CC FRS FRSC | |
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![]() 攝於2013年 | |
出生 | Geoffrey Everest Hinton 1947年12月6日[10] ![]() |
母校 | 劍橋大學(BA) 愛丁堡大學(PhD) |
知名於 | 反向傳播算法的應用 玻爾茲曼機 深度學習 膠囊神經網路 |
獎項 | 美國人工智能協會會士(1990) 魯梅爾哈特獎(2001) IJCAI優秀研究獎(2005) IEEE弗蘭克·羅森布拉特獎(2014) 詹姆斯·克拉克·馬克士威獎章(20016) BBVA基金會知識前沿獎(2016) 圖靈獎(2018) 阿斯圖里亞斯親王獎(2022) 皇家獎章(2022) |
網站 | www |
科學生涯 | |
研究領域 | 機器學習 神經網路 人工智慧 認知科學 物體識別[1] |
機構 | 多倫多大學 卡內基·梅隆大學 倫敦大學學院 聖地牙哥加利福尼亞大學 |
論文 | Relaxation and its role in vision(1977年) |
博士導師 | 克里斯托弗·龍格-希金斯[2][3][4] |
博士生 | 理查德·塞梅爾[5] 布倫丹·傅萊[6] 拉德福德·M·尼爾[7] 鄭宇懷 魯斯·薩拉赫丁諾夫[8] 伊爾亞·蘇茨克維[9] |
其他著名學生 | 楊立昆(博士後) 彼得·達揚(博士後) 馬克斯·威靈(博士後) 祖賓·加拉馬尼(博士後) 艾力克斯·格雷夫斯(博士後) |
辛頓於1970年在英國劍橋大學獲得實驗心理學學士學位。此後於1978年在愛丁堡大學獲得人工智能博士學位。此後曾在薩塞克斯大學、加州大學聖迭戈分校、劍橋大學、卡內基梅隆大學和倫敦大學學院工作。他是蓋茨比計算神經科學中心的創始人,目前擔任多倫多大學計算機科學系教授。辛頓是機器學習領域的加拿大首席學者,也是加拿大高等研究院贊助的「神經計算和自適應感知」項目的領導者。辛頓在2013年3月加入Google,同時Google併購了他創辦的DNNresearch公司[14]。
關於辛頓工作的淺顯解釋可以參考他在1992年9月和1993年10月於《科學美國人》發表的兩篇科普文章。他研究了使用神經網絡進行機器學習、記憶、感知和符號處理的方法,並在這些領域發表了超過200篇論文。他是將反向傳播算法引入多層神經網絡訓練的學者之一。他與大衛·阿克利、特里·賽傑諾維斯基一同發明了波爾茲曼機。他對於神經網絡的其它貢獻包括分散表示(distributed representation)、時延神經網絡、專家混合系統(mixtures of experts)、亥姆霍茲機(Helmholtz machines)等。辛頓當前的工作是處理豐富傳感器輸入的神經網絡無監督學習。
辛頓是魯梅哈特獎的首位獲獎者,1998年當選皇家學會會士[15]。
辛頓獲得了2005年IJCAI傑出學者獎終生成就獎,同時也是2011年赫茨伯格加拿大科學和工程金獎獲得者[16]。
辛頓是邏輯學家喬治·布爾與數學家和教育家瑪麗·埃佛勒斯·布爾的曾曾孫,布爾的工作最終成為了現代電子計算機的基礎。與此同時,辛頓也是外科醫生和作家詹姆士·辛頓的後裔[17]。
他被譽為「AI教父」。2023年5月, 他稱其後悔研發人工智能,擔心人工智能會為世界帶來嚴重危害。[18]
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