杰弗里·辛顿
| 杰弗里·辛顿 FRS FRSC CC | |
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| 出生 |
1947年12月6日 伦敦温布尔登 |
| 居住地 | 加拿大 |
| 母校 | |
| 知名于 | |
| 网站 |
www |
| 科学生涯 | |
| 研究領域 | 神经计算 |
| 机构 | |
| 论文 | Relaxation and its role in vision（1977） |
| 博士導師 | H.克里斯托弗·龙格-希金斯 |
| 著名學生 | 杨立昆(博士后) |
杰弗里·埃弗里斯特·辛顿 FRS（英语：Geoffrey Everest Hinton）（1947年12月6日－）是一位英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，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[1]，被誉为“深度学习之父”[2]。
生平[编辑]
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[3]。
研究兴趣[编辑]
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。
获奖[编辑]
辛顿是鲁梅哈特奖的首位获奖者，1998年当选皇家学会会士[4]。
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[5]。
轶事[编辑]
辛顿是逻辑学家乔治·布尔的曾曾孙，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[6]。
参考资料[编辑]
- ^ Daniela Hernandez. The Man Behind the Google Brain: Andrew Ng and the Quest for the New AI. Wired. 7 May 2013 [10 May 2013].
- ^ How U of T's 'godfather' of deep learning is reimagining AI. University of Toronto News. [2018-12-28] （英语）.
- ^ U of T neural networks start-up acquired by Google (新闻稿). Toronto, ON. 12 March 2013 [13 March 2013].
- ^ Fellows of the Royal Society. The Royal Society. [14 March 2013].
- ^ Artificial intelligence scientist gets M prize. CBC News. 14 February 2011.
- ^ The Isaac Newton of logic
外部链接[编辑]
- Geoffrey E. Hinton's Academic Genealogy
- Geoffrey E. Hinton's Publications in Reverse Chronological Order
- Homepage (at UofT)
- YouTube上的"The Next Generation of Neural Networks"
- Gatsby Computational Neuroscience Unit (founding director)
- Encyclopedia article on Boltzmann Machines written by Geoffrey Hinton for Scholarpedia
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