吴恩达眼中深度学习七剑客,你都认识吗?

EETOP 2017-10-12 09:22 次阅读
毫无疑问,深度学习成为了风靡全球的人工智能新技术。在许多领域,深度学习都已经被证明是极为有效的,如视觉处理、语音和音频处理、自然语言处理、机器人技术等。

就在8月份,吴恩达在他新创建的网站 deeplearning.ai 发布了一系列主题为“ The Heros in Deep Learning ”的访谈视频。吴恩达面对面采访了七位大神,热心人士整理了这七位大神的基本情况,这里汇总了一下,拿出来供大家学习!

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton 是一位在英国出生的计算机学家,其在神经网络方面的贡献起到了奠基作用,因为被称为“神经网络之父”,他是第一批使用广义反向传播算法研究人员之一。Geoffrey Hinton 是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的有力推动者,目前供职于多伦多大学与 Google。作为人工智能领域的奠基人之一,截止到 2016 年 11 月,Geoffrey Hinton 的署名文章报告共计超过300 篇。尽管如此,他经历了人工智能的衰落期,甚至连导师都不看好,但他一直对神经网络保持信心,终于在漫长的黑夜过后,直到计算机的性能达到深度学习的要求,Geoffrey Hinton 才开始在学术界以外得到自己应得的广泛认可,迎来了人工智能的黎明。

Ian Goodfellow

Ian Goodfellow 是 Google 研究员,与他人合著了《Deep Learning》 教科书,该书在github上有正版电子书。他最受瞩目的成就是他提出了生成对抗网络 ( GAN ),从提出以后一直是热门的课题。因此被誉为“ GANs 之父”,Facebook AI 研究主管 Yann LeCun 称 GAN 是“过去 20 年来深度学习方面最酷的想法”。 Ian Goodfellow 被推举为人工智能领域的顶级专家。

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio 是 微软人工智能研究战略顾问、蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO)教授、蒙特利尔学习算法研究所(MILA)负责人、CIFAR 项目的共同负责人、加拿大统计学习算法研究主席。Yoshua Bengio 教授是深度学习领域的奠基人之一,也是经典图书《Learning Deep Architectures for AI》的作者。Yoshua Bengio 与 Geoff Hinton 以及 Yann LeCun 教授一起引领了 2006 年始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题。目前他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一!

Andrej Karpathy

Andrej Karpathy 读博期间师从现任谷歌首席科学家李飞飞,研究卷积神经网络在计算机视觉、自然语言处理上的应用,以及在这两个领域的交叉应用。他被人们广泛所知是由于他和李飞飞一起设计开发了“用于视觉识别的卷积神经网络”(CS231n)课程,并亲自教授,是斯坦福大学广受欢迎的深度学习课程之一。此外,他还是特斯拉的AI首次专家,特斯拉为人所知的自动驾驶就是由他主导的!

Pieter Abbeel

Pieter Abbeel的导师是 Andrew Ng。主要研究将深度强化学习应用到机器人上。2008 年在加州大学伯克利分校担任电气工程和计算机科学系担任教授。Pieter Abbeel 是用深度强化学习做运动规划的领军人物,过去 15 年, Pieter Abbeel 一直在寻找让机器人学习的方法。2010 年他和他的学生对 BRETT(Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks,用于解决繁杂任务的伯克利机器人)进行了编程,使其可以拿起不同大小的毛巾、弄清楚它们的形状并将它们整齐叠好。

Ruslan Salakhutdinov

Ruslan Salakhutdinov师从 Geoffrey Hinton,研究的领域主要包括深度学习、概率图谱模型以及大规模优化等。Ruslan Salakhutdinov 2011 年在多伦多大学担任助理教授,2016 年 2 月转到卡内基梅隆大学担任副教授。同年,出任苹果人工智能研究院首任总监.006 年 7 月,Ruslan Salakhutdinov 作为第二作者,与作为第一作者的导师 Geoffrey Hinton 在 Nature 杂志上合作发表了论文《用 NN 实现数据的降维》(Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks),这篇论文提出了通过最小化函数集对训练集数据的重构误差,自适应地编解码训练数据的算法 deep autoencoder,作为非线性降维方法在图像和文本降维实验中明显优于传统方法,证明了深度学习方法的正确性,引起了整个学术界对深度学习的兴趣,才有了近十年来深度学习研究的突飞猛进和突破。

Yann LeCun

吴恩达并没有采访到 Yann LeCun,但这位大神在深度学习领域的地位不容小觑,他号称“卷积网络神经之父”,师从 Geoffrey Hinton。于 1988 年加入位于新泽西州的 AT&T 贝尔实验室,1993 年研发了一套能够识别手写数字的识别系统,命名为 LeNet ,被全世界多家银行用于识别支票。1996 年他成为图像处理研究部的主任,2003 年加入纽约大学任教。2013 年,他被 Facebook 聘请为人工智能实验室(FAIR)主任,专注于一个独特的目标,即开发具有与人类同等智能水平的电脑。同时,仍在纽约大学担任教授。1989 年,Yann LeCun 在贝尔实验室提出了卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)技术,发表了论文《反向传播算法应用于手写邮政编码识别》(Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code),并展示如何使用它来大幅度提高手写识别能力,因此被誉为“卷积神经网络之父”。卷积神经网络是近年发展起来的一种高效识别方法。神经网络正在迅速改变互联网最大的参与者,包括 Google、Facebook、Microsoft。

EETOP技术专区

原文标题:微博 Qzone 微信 吴恩达眼中的 Deep Learning七剑客

文章出处:【微信号:eetop-1,微信公众号:EETOP】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

关注电子发烧友微信

有趣有料的资讯及技术干货

下载发烧友APP

打造属于您的人脉电子圈

关注发烧友课堂

锁定最新课程活动及技术直播
收藏 人收藏
分享:

评论

相关推荐

人工智能引爆高交会!炬芯芯片被众品牌青睐

自从AlphaGo击败人类顶级围棋选手李世乭和柯洁,并通过学习进化又击败所有的旧版本AlphaGo后....

发表于 11-20 17:14 次阅读 0条评论
人工智能引爆高交会!炬芯芯片被众品牌青睐

柯洁对战神秘AI棋手,人工智能败北

据悉,被柯洁打败的AI棋手是最近腾讯上线的围棋平台“野狐围棋”上的神秘账号“符合预期” 。在与柯洁对....

发表于 11-20 16:05 次阅读 0条评论
柯洁对战神秘AI棋手,人工智能败北

首款智能办税机器人亮相河南,最终会替代人工吗

智能机器人不仅会取代企业财税人员和税务代理公司的那些重复性劳动,比如开具发票、申报纳税,甚至连税务部....

发表于 11-20 12:03 次阅读 0条评论
首款智能办税机器人亮相河南,最终会替代人工吗

对于机器学习,到底该选择哪种编程语言

开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢?这是一个非常重要的问题。我们在许....

发表于 11-20 12:27 次阅读 0条评论
对于机器学习,到底该选择哪种编程语言

ARM积极入驻工业物联网领域,其操作系统被称为网络安全标准

 Segars 表示,“盈利和投资之间总是有一个折衷点的。孙正义对生活的看法远远超出了你将遇到的任何....

发表于 11-20 10:13 次阅读 0条评论
ARM积极入驻工业物联网领域,其操作系统被称为网络安全标准

高通收购NXP进程加快,是遏制博通收购的砝码

恩智浦半导体是快速增长的汽车芯片市场并成为主要供应商,高通希望通过收购,加速汽车市场的布局。众所周知....

发表于 11-20 09:10 次阅读 0条评论
高通收购NXP进程加快,是遏制博通收购的砝码

机器学习综述——机器学习理论基础与发展脉络

计算机科学,特别是人工智能的研究者一般公认Simon对学习的论述:“如果一个系统能够通过执行某个过程....

发表于 11-18 18:38 次阅读 0条评论
机器学习综述——机器学习理论基础与发展脉络

初学者必看!深度学习入门指南

机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持:从网络搜索到社交网络的内容过滤,再到电子商务网....

发表于 11-18 13:56 次阅读 0条评论
初学者必看!深度学习入门指南

医疗领域,机器人学霸与人类医生上演“人机大战”

更早之前,IBM的人工智能机器人Watson for Oncology已经在肿瘤诊断方面做出了不俗成....

发表于 11-18 11:42 次阅读 0条评论
医疗领域,机器人学霸与人类医生上演“人机大战”

volta超级计算机方案助力人工智能

最新发布的TOP500超算榜单中,NVIDIA加速系统数量新增34个,再创历史新高,总计达到87个。

的头像 英伟达NVIDIA企业解决方案 发表于 11-18 07:21 次阅读 0条评论
volta超级计算机方案助力人工智能

英特尔除了至强处理器还有人工智能这张王牌

收购Nervana之后,英特尔随即把人工智能业务和项目都划归到由Nervana前CEO纳维恩·饶(N....

发表于 11-17 17:40 次阅读 0条评论
英特尔除了至强处理器还有人工智能这张王牌

人工智能放疗计划全面落地,推动智慧医疗创新

数据显示,AutoPlan自动做计划,可将原来长达3-5个小时甚至几天的放疗准备工作缩减到半小时左右....

发表于 11-17 16:40 次阅读 0条评论
人工智能放疗计划全面落地,推动智慧医疗创新

华为发布5G规划白皮书,最具潜力的十大应用场景

白皮书以行业对5G技术依赖程度为第一衡量维度,以行业在5G时代的商业价值为第二衡量维度展开评估分析。....

发表于 11-17 14:31 次阅读 0条评论
华为发布5G规划白皮书,最具潜力的十大应用场景

折叠屏将取代全面屏成热点?不,人工智能才是未来

首先,一款真正好用的AI手机应该让高不可攀的人工智能,可以更多的帮助到用户。它应该给用户带来的体验不....

发表于 11-17 13:36 次阅读 0条评论
折叠屏将取代全面屏成热点?不,人工智能才是未来

大消息,定了!国家公布人工智能四大平台!为什么选择了它们?

大消息! 15日,科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,标志着新一代人工智能发展规划....

的头像 人工智能产业观察 发表于 11-17 12:04 次阅读 1条评论
大消息,定了!国家公布人工智能四大平台!为什么选择了它们?

人工智能驱动的应用程序,为体育健儿带来健康保障

正值秋季体育赛事之际,研究人员开发了一个由人工智能驱动的应用程序,可以直接在球场上检测脑震荡。

的头像 英伟达NVIDIA企业解决方案 发表于 11-17 05:15 次阅读 0条评论
人工智能驱动的应用程序,为体育健儿带来健康保障

百度无人车确定明年量产,自动驾驶量产提前到来

技术实力最强,百度自动驾驶拥有环境感知、行为预测、规划控制、操作系统、智能互联、车载硬件、人机交互、....

发表于 11-16 16:51 次阅读 0条评论
百度无人车确定明年量产,自动驾驶量产提前到来

2017年工博会创新领域:解读工业软件

中国国际工业博览会是国务院批准的四大国家级展会之一,由教育部、国家发改委、商务部等八部委和上海市政府....

发表于 11-16 16:18 次阅读 0条评论
2017年工博会创新领域:解读工业软件

警用机器人市场前景乐观,普及商用还有两座大山

目前,中东国家阿联酋在警用机器人应用方面颇为积极,而且处于领先水平。此前,迪拜推出了首款机器人警察,....

发表于 11-16 15:27 次阅读 0条评论
警用机器人市场前景乐观,普及商用还有两座大山

马化腾归纳3大关键,谈制造业与互联网融合

00多年前的第二次工业革命,制造业因为电力新能源的加入开启了电气化改造进程,产生了一系列技术突破,实....

发表于 11-16 15:08 次阅读 0条评论
马化腾归纳3大关键,谈制造业与互联网融合