Янн ЛеКун - Yann LeCun

Янн ЛеКун
Янн ЛеКун - 2018 (обрезано) .jpg
Янн ЛеКун в 2018 году
Родившийся (1960-07-08) 8 июля 1960 г. (возраст 60)
Суази-су-Монморанси, Франция
Альма-матерESIEE Париж (Магистр)
Университет Пьера и Марии Кюри (PhD) (сегодня Сорбонна )
ИзвестенГлубокое обучение
НаградыПремия Тьюринга (2018)
Член AAAI (2019)
Почетный легион (2020)
Научная карьера
УчрежденияBell Labs (1988-1996)
Нью-Йоркский университет
Facebook
ТезисModèles connexionnistes de l'apprentissage  (1987)
ДокторантМорис Милгрэм
Интернет сайтЯнн.lecun.com

Ян Андре ЛеКун[1] (/лəˈkʌп/ Французское произношение:[ləkɛ̃];[2] первоначально пишется Ле Кун;[2] родился 8 июля 1960 г.) - француз специалист в области информатики работает в основном в области машинное обучение, компьютерное зрение, мобильная робототехника, и вычислительная нейробиология. Он - Серебряный профессор Курантский институт математических наук в Нью-Йоркский университет и вице-президент, главный научный сотрудник AI в Facebook.[3][4]

Он хорошо известен своей работой над оптическое распознавание символов и компьютерное зрение с помощью сверточные нейронные сети (CNN) и является отцом-основателем сверточных сетей.[5][6] Он также является одним из главных создателей DjVu технология сжатия изображений (вместе с Леон Ботту и Патрик Хаффнер). Он разработал язык программирования Lush совместно с Леоном Ботту.

LeCun получил 2018 Премия Тьюринга, вместе с Йошуа Бенжио и Джеффри Хинтон, за их работу по глубокому обучению.[7]

LeCun - вместе с Джеффри Хинтон и Йошуа Бенжио - некоторые называют их «крестными отцами искусственного интеллекта» и «крестными отцами глубокого обучения».[8][9][10][11][12][13]

Жизнь

Ян Лекун на Университет Миннесоты, 2014

Янн ЛеКун родился в Суази-су-Монморанси в пригороде Парижа в 1960 году. Первоначально его имя было написано Ле Кун из старой бретонской формы Le Cunff буквально означает "хороший парень" и был из области Guingamp на севере Бретань. Он получил Diplôme d'Ingénieur от ESIEE Париж в 1983 г. и степень доктора компьютерных наук от Université Pierre et Marie Curie (сегодня Сорбонна ) в 1987 году, во время которого он предложил раннюю форму обратное распространение алгоритм обучения нейронных сетей.[14]

Он был научным сотрудником докторантуры в Джеффри Хинтон лаборатория в Университет Торонто с 1987 по 1988 гг.

В 1988 году он присоединился к отделу исследований адаптивных систем в AT&T Bell Laboratories в Holmdel, Нью-Джерси, США, во главе с Лоуренсом Д. Джекелем, где он разработал ряд новых методов машинного обучения, таких как биологически вдохновленная модель распознавания образов, называемая Сверточные нейронные сети,[15] методы регуляризации «Оптимального повреждения мозга»,[16] и метод Graph Transformer Networks (аналогичный условное случайное поле ), который он применил для распознавания почерка и OCR.[17] Система распознавания банковских чеков, которую он помогал в разработке, широко использовалась NCR и другими компаниями, считывая более 10% всех чеков в США в конце 1990-х - начале 2000-х годов.[нужна цитата ]

В 1996 году он присоединился к AT&T Labs -Исследование в качестве руководителя исследовательского отдела обработки изображений, входившего в Лоуренс Рабинер Лаборатории по изучению речи и изображений, и работал в основном над DjVu технология сжатия изображений,[18] используется многими веб-сайтами, особенно Интернет-архив, для распространения отсканированных документов.[нужна цитата ] Его сотрудники в AT&T включают: Леон Ботту и Владимир Вапник.

После непродолжительного пребывания в должности научного сотрудника исследовательского института NEC (ныне NEC-Labs America) в Принстон, штат Нью-Джерси, он присоединился Нью-Йоркский университет (Нью-Йоркский университет) в 2003 году, где он является серебряным профессором компьютерных нейронных наук в Курантский институт математических наук и Центр нейронных наук. Он также является профессором Школа инженерии Тандон.[19][20] В Нью-Йоркском университете он работал в основном над энергетическими моделями для контролируемого и неконтролируемого обучения.[21] обучение функциям для распознавания объектов в Компьютерное зрение,[22] и мобильная робототехника.[23]

В 2012 году он стал директором-учредителем Центр науки о данных Нью-Йоркского университета.[24] 9 декабря 2013 года ЛеКун стал первым директором Facebook AI Research в Нью-Йорк,[25][26] и ушел с поста директора NYU-CDS в начале 2014 года.

В 2013 году он и Йошуа Бенжио соучредитель Международная конференция по обучающим представительствам, который принял процесс открытого обзора после публикации, который он ранее пропагандировал на своем веб-сайте. Он был председателем и организатором «Учебного семинара», проводимого каждый год с 1986 по 2012 год в Сноуберд, штат Юта. Он является членом Научно-консультативного совета Институт чистой и прикладной математики[27] в UCLA. Он является соруководителем исследовательской программы «Обучение в машинах и мозге» (ранее называвшейся «Нейронные вычисления и адаптивное восприятие») СИФАР.[28]

В 2016 году он был приглашенным профессором информатики на "Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques" в Коллеж де Франс в Париже. Его «leçon inaugurale» (вступительная лекция) стала важным событием в интеллектуальной жизни Парижа 2016 года.[29]

Награды и отличия

ЛеКун является членом США Национальная инженерная академия, лауреат премии IEEE Neural Network Pioneer Award 2014 г. и премии 2015 г. Премия PAMI за выдающиеся научные исследования.[нужна цитата ]

В 2016 году он был удостоен награды Doctor Honoris Causa IPN в Мехико.[30] В 2017 году ЛеКун отклонил приглашение читать лекции в Университет науки и технологий короля Абдаллы в Саудовская Аравия потому что он считал, что в стране его будут считать террористом из-за своего атеизма.[31]В сентябре 2018 года он получил Премия Гарольда Пендера предоставлено Пенсильванским университетом.[32] В октябре 2018 года он получил степень Doctor Honoris Causa от EPFL.[33][34]

В марте 2019 года ЛеКун получил премию Тьюринга, поделившись ею с Йошуа Бенжио и Джеффри Хинтон.[35] В сентябре 2019 года он получил Золотую пластину Американская академия достижений.[36]

Рекомендации

  1. ^ "Authentifiée publiée au JO, электронная версия, № 0001 от 01.01.2020 | Legifrance". www.legifrance.gouv.fr. Получено 4 января, 2020.
  2. ^ а б "Веселые штучки". yann.lecun.com. Получено 20 марта, 2020.
  3. ^ «Пионеры искусственного интеллекта получают премию Тьюринга в размере 1 миллиона долларов». Вашингтон Пост.
  4. ^ Мец, Кейд (27 марта 2019 г.). «Премия Тьюринга завоевала 3 пионера в области искусственного интеллекта». Нью-Йорк Таймс.
  5. ^ «Сверточные сети и CIFAR-10: Интервью с Яном Лекуном». Нет свободной догадки. 22 декабря 2014 г.
  6. ^ ЛеКун, Янн; Леон Ботту; Йошуа Бенджио; Патрик Хаффнер (1998). «Градиентное обучение применительно к распознаванию документов» (PDF). Труды IEEE. 86 (11): 2278–2324. Дои:10.1109/5.726791. Получено 16 ноября, 2013.
  7. ^ «Отцы революции глубокого обучения получили премию ACM A.M. Turing». Ассоциация вычислительной техники. Нью-Йорк. 27 марта 2019 г.,. Получено 27 марта, 2019.
  8. ^ Винсент, Джеймс (27 марта 2019 г.). "'Крестные отцы искусственного интеллекта удостоены премии Тьюринга, Нобелевской премии в области вычислительной техники ". Грани. Получено 20 марта, 2020.
  9. ^ Раноса, Тед (29 марта 2019 г.). «Крестные отцы искусственного интеллекта выиграли в этом году премию Тьюринга и 1 миллион долларов». Tech Times. Получено 20 марта, 2020.
  10. ^ Репортеры, Телеграф (27 марта 2019 г.). "Нобелевская премия в области технологий присуждена крестным отцам искусственного интеллекта"'". Телеграф. Получено 20 марта, 2020 - через www.telegraph.co.uk.
  11. ^ Шид, Сэм. «Трое« крестных отцов »искусственного интеллекта получили престижную премию Тьюринга в 1 миллион долларов». Forbes. Получено 20 марта, 2020.
  12. ^ Рэй, Тирнан. «Крестные отцы глубокого обучения Бенджио, Хинтон и ЛеКун говорят, что эта область может исправить его недостатки». ZDNet. Получено 20 марта, 2020.
  13. ^ Кан, Джереми (27 марта 2019 г.). "Три" крестных отца глубокого обучения "выбраны на премию Тьюринга". bloomberg.com. Получено 10 ноября, 2020.
  14. ^ Y. LeCun: Une procédure d'apprentissage pour réseau a seuil asymmetrique (Схема обучения для асимметричных пороговых сетей), Proceedings of Cognitiva 85, 599–604, Париж, Франция, 1985.
  15. ^ Ю. ЛеКун, Б. Бозер, Дж. С. Денкер, Д. Хендерсон, Р. Э. Ховард, У. Хаббард и Л. Д. Джекель: Обратное распространение, применяемое для распознавания рукописного почтового индекса, Нейронные вычисления, 1 (4): 541-551, Winter 1989.
  16. ^ Янн ЛеКун, Дж. С. Денкер, С. Солла, Р. Э. Ховард и Л. Д. Джекель: Оптимальное повреждение мозга, в Турецкий, Дэвид (редакторы), Достижения в системах обработки нейронной информации 2 (NIPS * 89), Морган Кауфманн, Денвер, Колорадо, 1990.
  17. ^ Ян ЛеКун, Леон Ботту, Йошуа Бенжио и Патрик Хаффнер: Применение градиентного обучения к распознаванию документов, Протоколы IEEE, 86 (11): 2278–2324, 1998.
  18. ^ Леон Ботту, Патрик Хаффнер, Пол Г. Ховард, Патрис Симард, Йошуа Бенжио и Янн ЛеКун: Сжатие изображений документов высокого качества с помощью DjVu, Журнал электронных изображений, 7 (3): 410–425, 1998.
  19. ^ «Люди - электротехника и вычислительная техника». Политехнический институт Нью-Йоркского университета. Получено 13 марта, 2013.
  20. ^ "Домашняя страница Яна ЛеКуна".
  21. ^ Янн ЛеКун, Сумит Чопра, Райя Хадселл, Ранзато Марк'Аурелио и Фу-Джи Хуанг: Учебное пособие по обучению на основе энергии, Бакир, Г. и Хофман, Т. и Шёлкопф, Б. и Смола, А. и Таскар, Б. (Ред.), Прогнозирование структурированных данных, MIT Press, 2006.
  22. ^ Кевин Джарретт, Корай Кавукчуоглу, Марк'Аурелио Ранзато и Янн ЛеКун: Какая многоступенчатая архитектура является лучшей для распознавания объектов ?, Proc. Международная конференция по компьютерному зрению (ICCV'09), IEEE, 2009 г.
  23. ^ Райя Хадселл, Пьер Сермане, Марко Скоффьер, Айсе Эркан, Корай Кавачкуоглу, Урс Мюллер и Янн ЛеКун: изучение дальнего видения для автономного вождения по бездорожью, Журнал полевой робототехники, 26 (2): 120–144, февраль 2009 г.
  24. ^ «Центр науки о данных - Нью-Йоркский университет».
  25. ^ "Янн ЛеКун".
  26. ^ «ДИРЕКТОР ПО ИССЛЕДОВАНИЯМ». facebook. 2016. В архиве с оригинала от 26 апреля 2017 года.
  27. ^ http://www.ipam.ucla.edu/programs/gss2012/ Институт чистой и прикладной математики
  28. ^ "Консультативный комитет по нейронным вычислениям и адаптивному восприятию Янн Лекун". СИФАР. Получено 16 декабря, 2013.
  29. ^ https://www.college-de-france.fr/site/yann-lecun/inaugural-lecture-2016-02-04-18h00.htm
  30. ^ "Primera generación de Doctorados Honoris Causa en el IPN". Получено 11 октября, 2016.
  31. ^ Манас Сен Гупта (22 мая 2017 г.). «Причина, по которой директор Facebook по исследованиям искусственного интеллекта не посетил Саудовскую Аравию, подожгла Интернет». TopYaps. Получено 28 декабря, 2017.
  32. ^ «Премия Гарольда Пендера 2018 и лекция: Ян Лекун». Получено 22 мая, 2019.
  33. ^ «EPFL отмечает 1043 новых выпускника магистратуры». Получено 27 января, 2019.
  34. ^ "Янн ЛеКун @EPFL -" Самостоятельное обучение: могут ли машины учиться, как люди?"". Получено 27 января, 2019.
  35. ^ Мец, Кейд (27 марта 2019 г.). «Три пионера в области искусственного интеллекта выиграли премию Тьюринга». Нью-Йорк Таймс. ISSN  0362-4331. Получено 27 марта, 2019.
  36. ^ "Золотые медали Американской академии достижений". www.achievement.org. Американская академия достижений.

внешняя ссылка