Кунихико Фукусима

От / / Оставьте комментарий

Кунихико Фукусима Биография и достижения Кунихико Фукусимы Японский ученый-компьютерщик, известен работами в области ИИ и глубокого обучения.  В настоящее время […]

Artificial intelligence researchers, Benjamin Franklin Medal (Franklin Institute) laureates, Japanese computer scientists, Living people, Machine learning researchers, Живые люди, Исследователи искусственного интеллекта, Исследователи машинного обучения, Лауреаты медали Бенджамина Франклина (Институт Франклина), Японские ученые-компьютерщики

Кунихико Фукусима

  • Биография и достижения Кунихико Фукусимы

    • Японский ученый-компьютерщик, известен работами в области ИИ и глубокого обучения. 
    • В настоящее время работает старшим научным сотрудником в Институте нечеткой логики в Фукуоке. 

  • Научные достижения

    • В 1980 году разработал «неокогнитрон», оригинальную архитектуру CNN. 
    • Предложил контролируемые и неконтролируемые алгоритмы обучения для настройки параметров CNN. 
    • В 1969 году представил функцию активации ReLU, которая стала популярной в глубоких нейронных сетях. 

  • Образование и карьера

    • Получил степень бакалавра в области электроники в Киотском университете в 1958 году. 
    • Работал в научно-технических лабораториях NHK, университете Осаки, университете электросвязи и Токийском технологическом университете. 
    • Был приглашенным профессором в университете Кансай с 2006 по 2010 год. 
    • Основал Японское общество нейронных сетей и был членом совета управляющих Международного общества нейронных сетей. 

  • Награды

    • Получил премию Бауэра, премию за достижения в области науки, премию IEICE, IEEE Neural Networks Pioneer Award и другие. 

  • Внешние ссылки

    • Профиль на ResearchMap. 

Полный текст статьи:

Кунихико Фукусима — Википедия

Похожие статьи:

  1. CNN СNN История и развитие CNN CNN была основана в 1980 году Тедом Тернером и изначально была...
  2. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  3. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  4. Бизнес CNN Бизнес CNN История и развитие CNN Business CNN Business был создан как совместное предприятие между CNN...
  5. Международный симпозиум по распределенным вычислениям Международный симпозиум по распределенным вычислениям Обзор DISC Ежегодная конференция по распределенным вычислениям  Совместно организована с EATCS ...
  6. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  7. Нейронная сеть (биология) Нейронная сеть (биология) Определение и структура нейронных сетей Нейронная сеть — это совокупность взаимосвязанных нейронов, обычно...
  8. Трансформатор зрения Трансформатор зрения Обзор архитектуры Vision Transformer Vision Transformer (ViT) — это архитектура глубокого обучения, разработанная для...
  9. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...
  10. Кунихико Кодайра Кунихико Кодайра Кодайра — японский математик, внесший значительный вклад в теорию Ходжа и алгебраическую геометрию.  Он...
  11. Обнаружение объектов Обнаружение объектов Основы обнаружения объектов Обнаружение объектов — это технология компьютерного зрения, которая идентифицирует семантические объекты...
  12. Теория обучения Теория обучения Определение теории обучения Теория обучения предлагает рекомендации по улучшению обучения и развития.  Она описывает,...
  13. Нерестовые сети Нерестовые сети Основы порождающих сетей Порождающие сети автоматизируют жизненный цикл создания, развертывания и управления сетевыми архитектурами. ...
  14. Юрген Шмидхубер Юрген Шмидхубер Биография Юргена Шмидхубера Юрген Шмидхубер — швейцарский ученый, известный своими работами в области искусственного...
  15. Ян ЛеКун Ян ЛеКун Ян Андре Лекун — франко-американский ученый-компьютерщик, работающий в области машинного обучения, компьютерного зрения, мобильной...
  16. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  17. Международная конференция по изучению представлений Международная конференция по обучению репрезентациям Основные направления машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями...
  18. Сверточная нейронная сеть Сверточная нейронная сеть Сверточные нейронные сети (CNN) используются для распознавания изображений и имеют ряд отличительных особенностей. ...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх