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Kyunghyun Cho

La nomination

  • Chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2017
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Institution

  • Université de New York
Courant Institute (département d’informatique) et Center for Data Science

Pays

  • États Unis

Éducation

D.Sc. (informatique et sciences de l’information), Université d’Aalto
M.Sc. (informatique et sciences de l’information), Université d’Aalto
Stagiaire postdoctoral, Université de Montréal

À propos

Dans ses travaux, Kyunghyun Cho vise à concevoir une machine intelligente qui communique avec les humains, qui cherche activement des connaissances et qui crée de nouvelles connaissances.

Cho et ses collaborateurs ont réalisé des études approfondies du traitement du langage naturel et de la traduction automatique qui ont mené à un mécanisme d’attention pour les réseaux neuronaux artificiels et à un nouveau paradigme en traduction automatique, appelé traduction automatique neuronale. Cela a permis de faire avancer la recherche et, après avoir adopté ce nouveau paradigme, l’industrie a pu produire de meilleurs systèmes de traduction automatique.

Récemment, Cho a commencé à aller au-delà du langage humain et à étudier la communication émergente entre machines. Pour ce faire, il a équipé les machines afin de leur permettre d’échanger de l’information aussi efficacement que possible en vue de résoudre des problèmes difficiles où la coordination entre plusieurs agents intelligents est essentielle. Cette communication aidera les machines à résoudre elles-mêmes des problèmes difficiles et leur permettra aussi d’aider l’humain en repoussant les frontières du savoir.

Prix

Prix de recherche Google, 2017 et 2016

Publications Pertinentes

Cho, K. et coll. « Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. » EMNLP, 2014.

Bahdanau, D., K. Cho et Y. Bengio. « Neural machine translation by jointly learning to align and translate. » ICLR, 2015.

Xu, K. et coll. « Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention. » ICML, 2015.

Firat, O., K. Cho et Y. Bengio. « Multi-Way, Multilingual Neural Machine Translation with a Shared Attention Mechanism. » NAACL, 2016.

Lee, J., K. Cho et T. Hofmann. « Fully Character-Level Neural Machine Translation without Explicit Segmentation. » TACL, 2017.

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