深層学習の歴史（2018年のTuring賞）

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2018年のTuring賞（計算機科学のノーベル賞）に，深層学習の成果をあげた Y. Bengio, G. Hinton,Y. LeCun の3名が選ばれた．

Hintonは，1986年に発表した誤差逆伝播の論文“Learning Internal Representations by Error Propagation”，1983年に発表したBoltzman機械，ならびに上述した2012年のImageNetコンテストの業績で受賞した．

Benjioは，1990年代に行った（隠れMarkov連鎖などの）確率的系列モデルとニューラルネットの融合の一連の研究，2000年に発表した言語埋め込みに関する画期的な論文“A Neural Probabilistic Language Model”，ならびに2010年頃からI. Goodfellowとともに行っている敵対的生成ネットワーク (Generative Adversarial Networks: GAN) の研究が評価された．

LeCunは，1908年代に行った畳み込みニューラルネットの研究，誤差逆伝播の改良，ならびに（ニューラルネットの層が特徴表現を徐々に学習していくなどの）ニューラルネットを理解するための様々な洞察を与えたことで受賞した．

Turing賞では受賞講演をする義務があり，近年ではビデオで公開される．6月が楽しみだ．