Алекс Грейвс (ученый-компьютерщик)
Алекс Грейвс | |
|---|---|
| Альма-матер |
|
| Известный | |
| Научная карьера | |
| Поля | |
| Учреждения | ДипМайнд Университет Торонто Институт исследований искусственного интеллекта Далле Молле |
| Тезис | Контролируемая маркировка последовательностей с помощью рекуррентных нейронных сетей (2008 г.) |
| Докторантура | Юрген Шмидхубер |
| Веб-сайт | www |
Алекс Грейвс — ученый-компьютерщик и научный сотрудник DeepMind . [1]
Образование [ править ]
Грейвс получил степень бакалавра наук в области теоретической физики в Эдинбургском университете. [ когда? ] и докторскую степень в области искусственного интеллекта под Мюнхенского технического университета руководством Юргена Шмидхубера в Институте исследований искусственного интеллекта Далле Молле . [2] [3]
и исследования Карьера
После получения докторской степени Грейвс работал постдоком вместе со Шмидхубером в Мюнхенском техническом университете и Джеффри Хинтоном . [4] в Университете Торонто .
В Институте исследований искусственного интеллекта Далле Молле Грейвс обучал нейронные сети долговременной кратковременной памяти (LSTM) с помощью нового метода, называемого коннекционистской временной классификацией (CTC). [5] этот метод превзошел традиционные модели распознавания речи . В некоторых приложениях [6] В 2009 году его LSTM, обученная CTC, стала первой рекуррентной нейронной сетью (RNN), выигравшей конкурсы по распознаванию образов, выиграв несколько соревнований по связанному распознаванию рукописного текста . [7] [8] Google использует LSTM, обученный CTC, для распознавания речи на смартфоне . [9] [10]
Грейвс также является создателем нейронных машин Тьюринга. [11] и тесно связанный с ним дифференцируемый нейронный компьютер . [12] [13] В 2023 году он опубликовал статью «Байесовские сети потоков» . [14]
Ссылки [ править ]
- ^ Перейти обратно: а б Публикации Алекса Грейвса, проиндексированные Google Scholar
- ^ Грейвс, Алекс (2008). Контролируемая маркировка последовательностей с помощью рекуррентных нейронных сетей (PDF) (кандидатская диссертация). Технический университет Мюнхена. OCLC 1184353689 .
- ^ «Алекс Грейвс» . Канадский институт перспективных исследований . Архивировано из оригинала 1 мая 2015 года.
- ^ «Незначительно интересно: что происходит с DeepMind и Google?» . Блог.mikiobraun.de . 28 января 2014 года . Проверено 17 мая 2016 г.
- ^ Алекс Грейвс, Сантьяго Фернандес, Фаустино Гомес и Юрген Шмидхубер (2006). Коннекционистская временная классификация: маркировка данных несегментированных последовательностей с помощью рекуррентных нейронных сетей. Материалы ICML'06, стр. 369–376.
- ^ Сантьяго Фернандес, Алекс Грейвс и Юрген Шмидхубер (2007). Применение рекуррентных нейронных сетей для различительного определения ключевых слов. Протоколы ICANN (2), стр. 220–229. дои : 10.1007/978-3-540-74695-9_23
- ^ Грейвс, Алекс; и Шмидхубер, Юрген; Автономное распознавание рукописного ввода с помощью многомерных рекуррентных нейронных сетей , Бенджио, Йошуа; Шурманс, Дейл; Лафферти, Джон; Уильямс, Крис К.И.; и Кулотта, Арон (ред.), « Достижения в области систем нейронной обработки информации 22» (NIPS'22), 7–10 декабря 2009 г., Ванкувер, Британская Колумбия , Фонд систем нейронной обработки информации (NIPS), 2009 г., стр. 545–552. дои : 10.5555/2981780.2981848
- ^ А. Грейвс, М. Ливицкий, С. Фернандес, Р. Бертолами, Х. Бунке, Дж. Шмидхубер. Новая коннекционистская система для улучшения неограниченного распознавания рукописного текста. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту, том. 31, нет. 5, 2009. два : 10.1109/TPAMI.2008.137
- ^ Блог исследований Google. Нейронные сети, лежащие в основе транскрипции Google Voice. 11 августа 2015 г. Автор: Франсуаза Бофе http://googleresearch.blogspot.co.at/2015/08/the-neural-networks-behind-google-voice.html
- ^ Блог исследований Google. Голосовой поиск Google: быстрее и точнее. 24 сентября 2015 г. Хашим Сак, Эндрю Сеньор, Канишка Рао, Франсуаза Бофе и Йохан Шалквик – команда Google Speech http://googleresearch.blogspot.co.uk/2015/09/google-voice-search-faster-and- more.html
- ^ «Секретный стартап DeepMind от Google представляет «нейронную машину Тьюринга» » . Проверено 17 мая 2016 г.
- ^ Грейвс, Алекс; Уэйн, Грег; Рейнольдс, Малькольм; Харли, Тим; Данигелка, Иво; Грабская-Барвинская, Агнешка; Кольменарехо, Серхио Гомес; Грефенштетт, Эдвард; Рамальо, Тьяго (12 октября 2016 г.). «Гибридные вычисления с использованием нейронной сети с динамической внешней памятью» . Природа . 538 (7626): 471–476. Бибкод : 2016Natur.538..471G . дои : 10.1038/nature20101 . ISSN 1476-4687 . ПМИД 27732574 . S2CID 205251479 .
- ^ «Дифференцируемые нейронные компьютеры | DeepMind» . ДипМайнд . Проверено 19 октября 2016 г.
- ^ Алекс Грейвс ; Рупеш Кумар Шривастава; Тимоти Аткинсон; Фаустино Гомес (14 августа 2023 г.), Байесовские потоковые сети (PDF) , arXiv : 2308.07037 , doi : 10.48550/ARXIV.2308.07037 , Wikidata Q121625910
Дифференцируемые вычисления |
|---|
