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Geoffrey Hinton

La nomination

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Institution

  • Université de Toronto
  • Google
Département d’informatique

Pays

  • Canada

Éducation

Ph.D. (intelligence artificielle), Université d’Édimbourg
B.A. (psychologie expérimentale), Université de Cambridge

À propos

Geoffrey Hinton, informaticien, étudie comment utiliser les réseaux neuronaux pour l’apprentissage, la mémoire, la perception et le traitement des symboles.

Il est l’un des chercheurs à avoir introduit le concept d’algorithme de rétropropagation largement utilisé dans des applications pratiques en apprentissage profond. Parmi ses autres contributions à la recherche sur les réseaux neuronaux, notons : machines Boltzmann, représentations distribuées, réseaux neuronaux de temporisation, mélanges d’experts, machines Helmholtz et produits d’experts. Il se penche actuellement sur les procédures d’apprentissage non supervisées pour les réseaux neuronaux avec intrant sensoriel riche.

Prix

Prix A.M. Turing, 2019

Médaille Frank Rosenblatt de l’IEEE, 2014

Bourse Killam en génie, 2012

Médaille d’or Gerhard-Herzberg en science et en génie, 2011

Prix d’excellence en recherche de l’IJCAI, 2005

Prix David E. Rumelhart, 2001

Publications Pertinentes

Rumelhart, D.E. et coll. « Parallel distributed processing. » IEEE 1 (1988): 354–62.

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