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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.
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