ジェフリー・ヒントン - Wikipedia
ジェフリー・エヴァレスト・ヒントン（英: Geoffrey Everest Hinton、1947年12月6日 - ）は、イギリス生まれのコンピュータ科学および認知心理学の研究者。ニューラルネットワークの研究を行っており、人工知能(AI)研究の第一人者とみなされている[1]。トロント大学名誉教授（2022年時点）[2][3]。 経歴[編集] ロンドンのウィンブルドンに生まれた。ケンブリッジ大学キングス・カレッジに入学し、実験心理学を学んだが、生理学と哲学に専攻を変更し、1970年に卒業、1978年にエディンバラ大学で人工知能の研究によりPh.D.を取得した。サセックス大学、カリフォルニア大学サンディエゴ校（米国）、カーネギーメロン大学を経て、トロント大学コンピュータサイエンス学部教授に就任した。 業績[編集] ニューラルネットワークのバックプロパゲーション、ボルツマンマシン、オートエンコー
Geoffrey Hinton, the 'godfather' of deep learning, on AlphaGo
South Korean professional Go player Lee Sedol reviews the match after finishing the final match of the Google DeepMind Challenge Match against Google’s artificial intelligence program, AlphaGo, in Seoul, South Korea, Tuesday, March 15, 2016. Google’s Go-playing computer program again defeated its human opponent in a final match on Tuesday that sealed its 4:1 victory. (Lee Jin-man/AP) In the right
Geoffrey Hinton - Wikipedia
Geoffrey Everest Hinton CC FRS FRSC[12] (born 6 December 1947) is a British-Canadian computer scientist and cognitive psychologist, most noted for his work on artificial neural networks. From 2013 to 2023, he divided his time working for Google (Google Brain) and the University of Toronto, before publicly announcing his departure from Google in May 2023, citing concerns about the risks of artifici
TTIC Distinguished Lecture Series - Geoffrey Hinton
Title: Dark Knowledge Abstract: A simple way to improve classification performance is to average the predictions of a large ensemble of different classifiers. This is great for winning competitions but requires too much computation at test time for practical applications such as speech recognition. In a widely ignored paper in 2006, Caruana and his collaborators showed that the knowledge in the e
r/MachineLearning - AMA Geoffrey Hinton
2. Are we any closer to understanding biological models of computation? I think the success of deep learning gives a lot of credibility to the idea that we learn multiple layers of distributed representations using stochastic gradient descent. However, I think we are probably a long way from understanding how the brain does this. Evolution must have found an efficient way to adapt features that ar
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