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杨立昆

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杨立昆
Yann LeCun
攝於2018年
出生 (1960-07-08) 1960年7月8日（64歲）
 法國蘇瓦西蘇蒙莫朗西
母校巴黎電子工程師高等學校（Diplôme d'Ingénieur）
巴黎第六大學（PhD）
知名于深度學習
奖项圖靈獎（2018）
美国人工智能协会会士（英语：AAAI Fellow）（2018）
法國榮譽軍團勳章（2020）
网站yann.lecun.com 編輯維基數據鏈接
科学生涯
机构貝爾實驗室
紐約大學
Meta
论文Modèles connexionnistes de l'apprentissage（1987年）
博士導師莫里斯·米爾格拉姆（Maurice Milgram）
楊立昆於明尼蘇達大學（攝於2014年）

杨立昆（1960年7月8日—），本名楊·安德烈·勒坎（法語：Yann André Le Cun，发音：[jan ɑ̃dʁe ləkœ̃]；），是法国计算机科学家，2018年图灵奖得主，他在机器学习、计算机视觉、移动机器人（英语：Mobile robot）和計算神經科學等领域都有很多贡献。他最著名的工作是在光学字符识别和计算机视觉上使用卷积神经网络，他也被称为卷积网络之父。[1][2]他同莱昂·博图（英语：Léon Bottou）和帕特里克·哈夫纳（Patrick Haffner）等人创建了DjVu图像压缩技术。他同莱昂·博图开发了Lush语言。2019年他同约书亚·本希奥以及杰弗里·辛顿共同获得计算机学界最高奖项图灵奖。

生平

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杨立昆于1960年生于法国巴黎附近，1983年在巴黎电子工程师高等学校获得了工程师学位（Diplôme d'Ingénieur），1987年在巴黎第六大学获得计算机科学博士学位。博士就读期间，他提出了神经网络的反向传播算法学习算法的原型。[3]随后到多伦多大学在杰弗里·辛顿的指导下完成了博士后工作。

1988年，杨立昆加入位于美国新泽西州的霍姆德爾鎮區的贝尔实验室的自适应系统研究部门。实验室的领导是Lawrence D. Jackel，在此，他开发了很多新的机器学习方法，比如图像识别的模型称为卷积神经网络,[4]"Optimal Brain Damage" regularization methods,[5]以及Graph Transformer Networks方法(类似于條件隨機域)，他将其应用到手写识别和光学字符识别（OCR）中。[6]

他协助开发的银行支票识别系统被NCR和其他的公司广泛使用，该系统读取了20世纪90年代末至21世纪初全美国超过10％的支票。

1996年，他加入了AT&T实验室（英语：AT&T Labs），成为图像处理研究部门的领导，这个部门是Lawrence Rabiner领导的语音和图像处理研究实验室的一部分，主要工作是DjVu图像压缩技术，[7]被以互联网档案馆为首的网站使用，用来发布扫描的文档。他的AT&T同事包括Léon Bottou和弗拉基米尔·瓦普尼克。

2002-2003年，杨立昆段在的加入普林斯顿的日本电气研究所（期间更名为日本电器美洲实验室（英语：NEC-Labs America），随后于2003年加入了纽约大学的科朗数学研究所担任计算机神经科学教授，并于2008年晋升为希尔弗讲席教授（英语：Category:Silver professors）。由于领域的相关性，他亦有纽约大学坦登工程学院的联合职位[8][9]。在纽约大学期间，他主要从事三个方向的研究：监督及无监督学习的能量模型（英语：Energy-Based Models）[10]，计算机视觉中的特征学习和物体识别[11]，以及移动机器人[12]。

2012年，他成为了纽约大学数据科学中心的创建主任。[13] 2013年12月9日，杨立昆成为位于纽约的Facebook人工智能研究院的第一任主任，[14]2014年初期逐步退出了NYU-CDS的领导层。

杨立昆获得了2014年度IEEE的神经网络先驱奖（Neural Network Pioneer Award）和2015年度IEEE PAMI（英语：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）的杰出研究者奖（Distinguished Researcher Award）。

在2013年，他和约书亚·本希奥一起创建了他力主的发表后公开评审机制的会议ICLR。他也担任了1986-2012年每年在犹他滑雪胜地（英语：Snowbird, Utah）举办的"Learning Workshop"每一届的主席和组织者。同时杨立昆也是UCLA的纯粹与应用数学研究所（英语：Institute for Pure and Applied Mathematics）的科学顾问[15]。此外他也担任数家公司（比如MuseAmi, KXEN Inc., and Vidient Systems）的顾问[16]。 他也是加拿大先进研究所（CIFAR）（英语：Canadian Institute for Advanced Research）的神经计算与自适应感知项目的主任[17]。

在2016年，他在巴黎法兰西公学院的"Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques"做访问教授。他的"leçon inaugurale" (就职演讲）在2016年的巴黎是一项重要的学术活动。

姓名

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杨立昆的原來中文譯名為：扬·勒丘恩，2017年他在中國的演講提供了正式的中文姓名[18]。他法文的姓是（Le Cun），到美国之后，很多人都误认为Le是中间名，所以他在20世纪八九十年代把自己的姓的拼法改成了LeCun。[19][20]

参考

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  1. ^ Convolutional Nets and CIFAR-10: An Interview with Yann LeCun.. [2016-08-31]. （原始内容存档于2015-12-22）. 
  2. ^ LeCun, Yann; Bottou, Léon; Bengio, Yoshua; Haffner, Patrick. Gradient-based learning applied to document recognition (PDF). Proceedings of the IEEE. 1998, 86 (11): 2278–2324 [2013-11-16]. doi:10.1109/5.726791. （原始内容存档 (PDF)于2021-07-03）. 
  3. ^ Y. LeCun: Une procédure d'apprentissage pour réseau a seuil asymmetrique (a Learning Scheme for Asymmetric Threshold Networks), Proceedings of Cognitiva 85, 599–604, Paris, France, 1985.
  4. ^ Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard and L. D. Jackel: Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition, Neural Computation, 1(4):541-551, Winter 1989.
  5. ^ Yann LeCun, J. S. Denker, S. Solla, R. E. Howard and L. D. Jackel: Optimal Brain Damage, in Touretzky, David (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 2 (NIPS*89), Morgan Kaufmann, Denver, CO, 1990.
  6. ^ Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio and Patrick Haffner: Gradient Based Learning Applied to Document Recognition, Proceedings of IEEE, 86(11):2278–2324, 1998.
  7. ^ Léon Bottou, Patrick Haffner, Paul G. Howard, Patrice Simard, Yoshua Bengio and Yann LeCun: High Quality Document Image Compression with DjVu, Journal of Electronic Imaging, 7(3):410–425, 1998.
  8. ^ People - Electrical and Computer Engineering. Polytechnic Institute of New York University. [2013-03-13]. （原始内容存档于2013-12-05）. 
  9. ^ 存档副本. [2016-08-31]. （原始内容存档于2017-04-01）. 
  10. ^ Yann LeCun, Sumit Chopra, Raia Hadsell, Ranzato Marc'Aurelio and Fu-Jie Huang: A Tutorial on Energy-Based Learning, in Bakir, G. and Hofman, T. and Schölkopf, B. and Smola, A. and Taskar, B. (Eds), Predicting Structured Data, MIT Press, 2006.
  11. ^ Kevin Jarrett, Koray Kavukcuoglu, Marc'Aurelio Ranzato and Yann LeCun: What is the Best Multi-Stage Architecture for Object Recognition?, Proc.
  12. ^ Raia Hadsell, Pierre Sermanet, Marco Scoffier, Ayse Erkan, Koray Kavackuoglu, Urs Muller and Yann LeCun: Learning Long-Range Vision for Autonomous Off-Road Driving, Journal of Field Robotics, 26(2):120–144, February 2009.
  13. ^ 存档副本. [2021-12-29]. （原始内容存档于2013-05-11）. 
  14. ^ 存档副本. [2016-08-31]. （原始内容存档于2021-02-24）. 
  15. ^ http://www.ipam.ucla.edu/programs/gss2012/ （页面存档备份，存于互联网档案馆） Institute for Pure and Applied Mathematics
  16. ^ Vidient Systems （页面存档备份，存于互联网档案馆）.
  17. ^ Neural Computation & Adaptive Perception Advisory Committee Yann LeCun. CIFAR. [16 December 2013]. （原始内容存档于2016-04-08）. 
  18. ^ Yann LeCun清华演讲. 36kr. 36氪. 2017-03-23 [2021-05-31]. （原始内容存档于2021-06-02） （中文）. 
  19. ^ No, Your Name can't possibly be pronounced that way （页面存档备份，存于互联网档案馆）.
  20. ^ La leçon d’un maître de l’intelligence artificielle au Collège de France. Le Monde.fr (世界报). 2016-02-04 [2021-05-31]. （原始内容存档于2021-11-03） （法语）. 

外部链接

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