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Les travaux de recherche de Hinton concernent principalement les réseaux de neurones artificiels en lien avec [[Apprentissage automatique|l'apprentissage automatique]] et l'étude de la [[Mémoire (psychologie)|mémoire]] ou de la [[perception]]. Il a été l'un des premiers chercheurs à avoir fait la preuve de l'[[Rétropropagation du gradient|algorithme de rétropropagation]] pour l'entraînement de réseaux de neurones multi-couches. Il a co-inventé les [[Machine de Boltzmann restreinte|machines de Boltzmann]] avec David Ackley et Terry Sejnowski.<ref>Ackley, David H; Hinton Geoffrey E; Sejnowski, Terrence J (1985), "A learning algorithm for Boltzmann machines", Cognitive science, Elsevier, 9 (1): 147–169</ref> Ses autres contributions portent sur les représentations distribuées, les [[Time delay neural network|time delay neural networks]], le produit et mélanges d'experts, les [[Helmholtz machines|machines de Helmholtz]], la visualisation de données - il est co-inventeur de l'[[algorithme t-SNE]]. |
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Version du 14 juillet 2017 à 13:51
Geoffrey Hinton (né le 6 décembre 1947) est un chercheur canadien spécialiste de l'intelligence artificielle et plus particulièrement des réseaux de neurones artificiels. Il fait partie de l'équipe Google Brain et est professeur au département d'informatique de l'Université de Toronto.Il a été l'un des premiers à mettre en application l'algorithme de rétropropagation du gradient pour l'entraînement d'un réseau de neurones multi-couches. Il fait partie des figures de proue de la communauté de l'apprentissage profond.[1][2][3]
Biographie
Hinton a fait ses études au King's College où il obtient une licence de psychologie expérimentale en 1970. Il a réalisé un doctorat en intelligence artificielle à l' Université d'Edimbourg dirigié par Christophe Longuet-Higgins et achevé en 1978.
Après son Doctorat, il a travaillé successivement à l' Université de Sussex, à l' Université de Californie, l'Université de Carnegie Mellon et l' Université de Toronto. Hinton a réalisé a cours en ligne sur la plateforme Coursera en 2012.[4] Il a rejoint Google en 2013.
Recherche
Les travaux de recherche de Hinton concernent principalement les réseaux de neurones artificiels en lien avec l'apprentissage automatique et l'étude de la mémoire ou de la perception. Il a été l'un des premiers chercheurs à avoir fait la preuve de l'algorithme de rétropropagation pour l'entraînement de réseaux de neurones multi-couches. Il a co-inventé les machines de Boltzmann avec David Ackley et Terry Sejnowski.[5] Ses autres contributions portent sur les représentations distribuées, les time delay neural networks, le produit et mélanges d'experts, les machines de Helmholtz, la visualisation de données - il est co-inventeur de l'algorithme t-SNE.
Références
- "How a Toronto professor’s research revolutionized artificial intelligence".
- [vidéo] Disponible sur YouTube
- AMA Geoffrey Hinton (self.
- https://www.coursera.org/learn/neural-networks
- Ackley, David H; Hinton Geoffrey E; Sejnowski, Terrence J (1985), "A learning algorithm for Boltzmann machines", Cognitive science, Elsevier, 9 (1): 147–169
- Naissance en 1947
- Étudiant de l'université d'Édimbourg
- Personnalité en intelligence artificielle
- Personnalité britannique en informatique
- Personnalité canadienne en informatique
- Professeur à l'université Carnegie-Mellon
- Chercheur en sciences cognitives
- Membre de la Royal Society
- Professeur à l'Université de Toronto