Yoshua Bengio ist ein kanadischer Informatiker und einer der führenden Forscher im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Deep Learning. Bengios Arbeit hat wesentlich zur Entwicklung und Verbreitung neuronaler Netze beigetragen, insbesondere durch seine Forschung zu tiefen Architekturen und lernenden Algorithmen. [1]
Bengio hat bedeutende Beiträge zur Optimierung von neuronalen Netzen geleistet, einschließlich der Einführung von Techniken wie dem Stochastic Gradient Descent und Regularisierungsmethoden, die die Generalisierung von Modellen verbessern [2]. Seine Arbeiten zu rekurrenten neuronalen Netzen haben die Verarbeitung sequenzieller Daten maßgeblich beeinflusst und zur Weiterentwicklung von Architekturen wie Long Short-Term Memory (LSTM) beigetragen. [3]
Zusammen mit Geoffrey Hinton und Yann LeCun erhielt Bengio 2018 den Turing Award für seine Pionierarbeit im Bereich des Deep Learning, was ihm den Titel „Vater des Deep Learning“ einbrachte [4]. Seine Forschung hat nicht nur akademische, sondern auch industrielle Anwendungen in Bereichen wie Sprach- und Bilderkennung erheblich beeinflusst. [5]
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. https://www.deeplearningbook.org[↩]
- Bengio, Y. (2012). Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures. In G. Montavon, G. B. Orr, & K.-R. Müller (Eds.), Neural networks: Tricks of the trade (pp. 437-478). Springer. doi:10.1007/978-3-642-35289-8_26[↩]
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735[↩]
- ACM. (2019). Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award. Retrieved from https://awards.acm.org/about/2018-turing[↩]
- LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. doi:10.1038/nature14539[↩]