Yoshua Bengio為什麼能跟Hinton LeCun相提並論??

時間 2021-05-06 18:47:38

1樓:

Hinton、Bengio、LeCun都是深度學習領域的先行者,看看谷歌學術他們仨的引用,Hinton遙遙領先,但是Bengio是LeCun是乙個量級的。

蒙特婁AI人才集中度高於世界上任何其他地方,這有Bengio不小的功勞。微軟、谷歌和facebook相繼在蒙特婁建立人工智慧實驗室,更是證實了蒙特婁AI人才充足的事實。

現在火熱的tf、pytorch等機器學習框架的先行者Theano也是Bengio所負責的MILA實驗室的產物,這多少能說明Bengio的遠見卓識。

2樓:月光寶盒娛樂頻道

這三位最強的都是直覺好。最值得敬佩的都是堅持不懈地做自己堅信的東西,熬過了神經網路的淒風冷雨,才打造出了深度學習的今天。不過說到理論高度,三位應該都與圖靈獎無緣吧。

3樓:周建英

這問題?

問出這個問題的人,應該沒讀過幾篇關於神經網路的工作。

人家可是做理論的牛人,非常紮實的工作,說實話我最佩服的就是他了,那麼多人去工業界轉錢了,他還在學術界堅持,真的難得,真喜歡搞學術的人!

4樓:科技表音字

NLP現在還在用LSTM其實是很悲劇的。這是神經網路非同步發展的結果,LSTM還是90年代的水平,而DNN,GAN已經達到2023年代水平了。所以,Bengio排在LSTM發明人之前當然是可以的。

對神經網路做出過貢獻的研究者來自各個領域,綜合起來Bengio水平應該算很高的。M.I.

Jordan在Variational method方面的貢獻很大,對DNN似乎不大。但是他進入Bayesian領域之前的NN研究在當時也很不錯。

5樓:王晉東不在家

Yoshua Bengio在深度學習的多個領域都有造詣,比如LSTM和GAN,對深度學習有著持續而深遠的影響。Bengio在之前發過一些講AI和deep learning的方向性的文章,比如Deep Learning of Representations: Looking Forward,這個是很有意義的前瞻性指導。

我覺得,不如問問,為什麼吳恩達突然變成了跟神一樣的人?吳老師最大的貢獻:聽他講課的人多。

6樓:Real Eldorado

其實跟Yoshua做research一年多了, 我覺得Yoshua最擅長的是long term scope和far-reaching goal, 他對於deep learning和AI的將來發展有深刻的洞見, 是我輩所不能及的.

他難能可貴之處,就是在百忙之中(他現在的日程據說已經排滿到12月了), 抽出大量時間思考deep learning的hardcore problem,這是我最為欣賞他的原因. 當然他的idea也許在當下都不怎麼work, 但只要深入思考就可以看出, 確實是未來AI和DL的發展方向.

Yoshua和MILA對deep learning 最重要的貢獻都不是那些簡單但很work的微觀trick(比如resnet, BN, relu這種), 而都是對模型本身的巨集觀創造, 比如Word vector, GAN, attention, DAE, GSN.

雖然大家都需要empirical的貢獻發文章,但大家也應該清楚, empirical的工作是無法真正幫助我們處理人工智慧中的硬核問題的. 目前的硬核問題,包括 exploration, consciousness, curriculum learning, continual learning, causality, reasoning, disentangled representation, semantics representation 等等本質上還是毫無進展.

Theano結束說明AI和DL的奠基性時代已經結束. 即將開啟的下乙個時代, 我們MILA將會完全聚焦到真正的AI硬核問題. Yoshua 和我們都是這麼想的.

Anyway, 無論怎麼困難的路,總是需要人走下去的.

7樓:

Bengio, Y., Ducharme, R., Vincent, P.

, & Janvin, C. (2003). A neural probabilistic language model.

The Journal of Machine Learning Research, 3, 1137-1155.

Yoshua Bengio 為什麼不去工業界?

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