艾力克斯·格雷夫斯 (计算机科学家)

艾力克斯·格雷夫斯（英语：Alex Graves）是一名计算机科学家。在DeepMind担任研究科学家之前，他在爱丁堡大学获得理论物理学学士学位，并在IDSIA（英语：Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence Research）的于尔根·施密德胡伯指导下获得了人工智能博士学位^[1]。他还曾在慕尼黑工业大学的施密德胡伯和多伦多大学的杰弗里·辛顿手下做过博士后^[2]。

艾力克斯·格雷夫斯 Alex Graves
母校	爱丁堡大学（BSc） IDSIA（英语：Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence Research）（PhD）
知名于	连接主义时间分类（英语：Connectionist temporal classification） 神经图灵机 可微分神经计算机（英语：Differentiable neural computer）
科学生涯
研究领域	计算机科学
机构	DeepMind
博士导师	于尔根·施密德胡伯

在IDSIA，格雷夫斯通过一种称为连接主义时间分类（英语：Connectionist temporal classification）（CTC）的新方法训练长短期记忆神经网络^[3]。这种方法在某些应用中的表现优于传统的语音识别模型^[4]。2009年，他的CTC训练的LSTM是第一个赢得模式识别比赛的循环神经网络，并赢得连接手写识别方面的几个比赛^[5][6]。这种方法已经变得非常流行。Google在智能手机上使用CTC训练的LSTM进行语音识别^[7][8]。

格雷夫斯也是神经图灵机^[9]和密切相关的可微分神经计算机（英语：Differentiable neural computer）的创造者^[10][11]。