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傑佛瑞·辛頓
來自英國的資訊科學家和心理學家 来自维基百科，自由的百科全书
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傑佛瑞·埃弗里斯特·辛頓，FRS（英語：Geoffrey Everest Hinton，1947年12月6日—），又譯傑佛瑞·欣頓[11]，英國出生的加拿大計算機學家和心理學家，多倫多大學教授。以其在類神經網路方面的貢獻聞名。辛頓是反向傳播算法和對比散度算法（Contrastive Divergence）的發明人之一，也是深度學習的積極推動者[12]，被譽為「深度學習教父」[13]。
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辛頓因在深度學習方面的貢獻與約書亞·班吉歐、楊立昆共同獲得2018年的圖靈獎[14]。2024年，辛頓與約翰·霍普菲爾德共同獲得諾貝爾物理學獎。[15]
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生平
辛頓於1970年在劍橋大學獲得實驗心理學學士學位，後於1978年在愛丁堡大學獲得人工智慧博士學位。畢業後曾在薩塞克斯大學、加州大學聖地牙哥分校、劍橋大學、卡內基梅隆大學和倫敦大學學院工作。他是蓋茨比計算神經科學中心的創始人，目前擔任多倫多大學計算機科學系教授。辛頓是機器學習領域的加拿大首席學者，也是加拿大高等研究院贊助的「神經計算和自適應感知」項目的領導者。辛頓在2013年3月加入Google，同時Google併購了他創辦的DNNresearch公司[16]。
研究興趣
關於辛頓工作的淺顯解釋可以參考他在1992年9月和1993年10月於《科學美國人》發表的兩篇科普文章。他研究了使用神經網絡進行機器學習、記憶、感知和符號處理的方法，並在這些領域發表了超過200篇論文。他是將反向傳播算法引入多層神經網絡訓練的學者之一。他與大衛·阿克利、特里·賽傑諾維斯基一同發明了波爾茲曼機。他對於神經網絡的其它貢獻包括分散表示（distributed representation）、時延神經網絡、專家混合系統（mixtures of experts）、亥姆霍茲機（Helmholtz machines）等。辛頓當前的工作是處理豐富傳感器輸入的神經網絡無監督學習。
獲獎
辛頓是魯梅哈特獎的首位獲獎者，1998年當選皇家學會會士[17]。
辛頓獲得了2005年IJCAI傑出學者獎終生成就獎，同時也是2011年赫茨伯格加拿大科學和工程金獎獲得者[18]。
軼事
辛頓是邏輯學家喬治·布爾與數學家和教育家瑪麗·埃佛勒斯·布爾的曾曾孫，布爾的工作最終成為了現代電子計算機的基礎。與此同時，辛頓也是外科醫生和作家詹姆士·辛頓的後裔[19]。
他被譽為「AI教父」。2023年5月， 他稱其後悔研發人工智慧，擔心人工智慧會為世界帶來嚴重危害。[20]
參考資料
外部連結
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