杰弗里·埃弗里斯特·辛顿,FRS(英語:Geoffrey Everest Hinton,1947年12月6日—),英国出生的加拿大计算机学家和心理学家,多伦多大学教授。以其在類神經網路方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者,被誉为“深度学习之父”。辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予了2018年的图灵奖。
杰弗里·辛顿 Geoffrey Hinton CC FRS FRSC | |
---|---|
攝於2013年 | |
出生 | Geoffrey Everest Hinton 1947年12月6日 英国英格蘭倫敦温布尔登 |
母校 | 劍橋大學(BA) 愛丁堡大學(PhD) |
知名于 | 反向傳播算法的應用 玻爾茲曼機 深度學習 膠囊神經網路 |
奖项 | 美国人工智能协会会士(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) 皇家奖章(2022) |
网站 | www |
科学生涯 | |
研究领域 | 機器學習 神經網路 人工智慧 認知科學 物體識別 |
机构 | 多倫多大學 卡内基·梅隆大学 倫敦大學學院 聖地牙哥加利福尼亞大學 |
论文 | Relaxation and its role in vision(1977年) |
博士導師 | 克里斯托弗·龍格-希金斯 |
博士生 | 理查德·塞梅爾 布倫丹·傅萊 拉德福德·M·尼爾 鄭宇懷 魯斯·薩拉赫丁諾夫 伊爾亞·蘇茨克維 |
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) |
辛顿于1970年在英国剑桥大学获得实验心理学学士学位。此后于1978年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。此后曾在萨塞克斯大学、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。他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。辛顿是机器学习领域的加拿大首席学者,也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。辛顿在2013年3月加入Google,同时Google并购了他创办的DNNresearch公司。
关于辛顿工作的浅显解释可以参考他在1992年9月和1993年10月于《科学美国人》发表的两篇科普文章。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。他是将反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一。他与大卫·阿克利、特里·赛杰诺维斯基一同发明了波尔兹曼机。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。辛顿当前的工作是处理丰富传感器输入的神经网络无监督学习。
辛顿是鲁梅哈特奖的首位获奖者,1998年当选皇家学会会士。
辛顿获得了2005年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。
辛顿是逻辑学家乔治·布尔与數學家和教育家瑪麗·埃佛勒斯·布爾的曾曾孙,布尔的工作最终成为了现代电子计算机的基础。与此同时,辛顿也是外科医生和作家詹姆士·辛顿的后裔。
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。
This article uses material from the Wikipedia 中文 article 杰弗里·辛顿, which is released under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 license ("CC BY-SA 3.0"); additional terms may apply (view authors). 除非另有声明,本网站内容采用CC BY-SA 4.0授权。 Images, videos and audio are available under their respective licenses.
®Wikipedia is a registered trademark of the Wiki Foundation, Inc. Wiki 中文 (DUHOCTRUNGQUOC.VN) is an independent company and has no affiliation with Wiki Foundation.