stringtranslate.com

Манфред К. Вармут

Манфред Клаус Вармут — учёный-компьютерщик, известный своими новаторскими исследованиями в области теории вычислительного обучения . [1] Он является почётным профессором Калифорнийского университета в Санта- Крузе .

Образование и карьера

После изучения компьютерных наук в Университете Эрлангена-Нюрнберга и получения диплома в 1978 году Уормут поступил в аспирантуру Университета Колорадо в Боулдере , где получил степень магистра в 1980 году и защитил докторскую диссертацию в 1981 году. [2] Его докторская диссертация «Планирование на профилях постоянной ширины » была написана под руководством Гарольда Н. Габова . [3]

После постдокторских исследований в Калифорнийском университете в Беркли и Еврейском университете в Иерусалиме Уормут присоединился к Калифорнийскому университету в Санта-Крус в 1983 году, стал там почетным профессором в 2017 году и вышел на пенсию в качестве почетного профессора в 2018 году. С 2019 по 2020 год он был приглашенным преподавателем в Google Brain . [4]

Вклады

В 1989 году Уормут совместно со своим студентом Ником Литтлстоуном [3] опубликовал алгоритм взвешенного большинства для объединения результатов нескольких предикторов. [5] [WM]

Уормут также был соавтором влиятельной статьи 1989 года в журнале ACM , совместно с Ансельмом Блумером, Анджеем Эренфойхтом и Дэвидом Хаусслером , в которой он представил измерение Вапника–Червоненкиса в теории вычислительного обучения. [6] [VC] С теми же авторами он также представил обучение Оккама в 1987 году. [7] [OR]

Признание

В 2021 году Вармут стал членом Немецкой национальной академии наук Леопольдина . [4]

Избранные публикации

Ссылки

  1. ^ Манфред Вармут, Институт Саймонса в теории вычислений , получено 17 мая 2023 г.
  2. ^ "Manfred K. Warmuth", IEEE Xplore , IEEE , получено 2023-05-17
  3. ^ ab Манфред К. Вармут в проекте «Генеалогия математики»
  4. ^ ab Warmuth, Manfred K., "Curriculum Vita" (PDF) , Немецкая национальная академия наук Леопольдина
  5. ^ Блум, Аврим; Мансур, Ишай (2007), «Обучение, минимизация сожалений и равновесия», в Нисан, Ноам; Рафгарден, Тим; Тардос, Эва; Вазирани, Виджай В. (ред.), Алгоритмическая теория игр , Cambridge University Press, стр. 79–101, ISBN 978-0-521-87282-9, г-н  2391751; см. 4.3.2 Рандомизированный алгоритм взвешенного большинства, стр. 85–86
  6. ^ Кернс, Майкл Дж.; Вазирани, Умеш В. (1994), Введение в теорию вычислительного обучения, MIT Press, Кембридж, Массачусетс, стр. 70, ISBN 0-262-11193-4, г-н  1331838
  7. ^ Валиант, Лесли Г., «Взгляд на теорию вычислительного обучения», в Мейровице, Алане Л.; Чипман, Сьюзен (ред.), Основы приобретения знаний , Международная серия Springer по инжинирингу и информатике, т. 195, Springer, стр. 263–289, doi :10.1007/978-0-585-27366-2_8; см. стр. 280

Внешние ссылки