Питер Даян

Исследователь в области вычислительной нейронауки

Питер Даян FRS — британский нейробиолог и компьютерный ученый , который является директором Института биологической кибернетики Макса Планка в Тюбингене , Германия, вместе с Иваном Де Араужо . Он является соавтором Theoretical Neuroscience ^[2], влиятельного учебника по вычислительной нейронауке . Он известен применением байесовских методов из машинного обучения и искусственного интеллекта для понимания нейронных функций и особенно известен тем, что связал уровни нейротрансмиттеров с ошибками прогнозирования и байесовскими неопределенностями. ^[3] Он был пионером в области обучения с подкреплением (RL), где он помог разработать алгоритм Q-learning , и внес вклад в неконтролируемое обучение , включая алгоритм бодрствования-сна для нейронных сетей и машину Гельмгольца . ^{[4] [5] [6]}

Образование

Даян изучал математику в Кембриджском университете , а затем продолжил обучение в докторантуре по искусственному интеллекту в Школе информатики Эдинбургского университета по статистическому обучению ^[7] под руководством Дэвида Уиллшоу и Дэвида Уоллеса , уделяя особое внимание ассоциативной памяти и обучению с подкреплением . ^[7]

Карьера и исследования

После получения степени доктора философии Даян занимал постдокторские исследовательские должности вместе с Терри Сейновски в Институте Солка и Джеффри Хинтоном в Университете Торонто . Затем он занял должность доцента в Массачусетском технологическом институте (MIT) и в 1998 году перешел в подразделение вычислительной нейронауки Благотворительного фонда Гэтсби в Университетском колледже Лондона (UCL), став профессором и директором в 2002 году. ^[8] В сентябре 2018 года Общество Макса Планка объявило о его назначении директором Института биологической кибернетики Макса Планка в Тюбингене . ^[9]

Награды и почести

Даян был избран членом Королевского общества (FRS) в 2018 году . ^[10] Он был удостоен премии Румельхарта в 2012 году и премии The Brain Prize в 2017 году. ^[10]

Смотрите также

• машина Гельмгольца

Ссылки

1. Гахрамани, Зубин (2017). «Приветствуем Питера Даяна в Uber AI Labs». uber.com . Архивировано из оригинала 15 марта 2018 г.
2. Даян, Питер; Эбботт, Лоуренс (2014). Теоретическая нейронаука: вычислительное и математическое моделирование нейронных систем . Кембридж: MIT Press. ISBN 9780262541855. OCLC  952504127.
3. Шульц, В.; Даян, П.; Монтегю, П. Р. (1997). «Нейронный субстрат предсказания и вознаграждения» (PDF) . Наука . 275 (5306): 1593–1599. doi :10.1126/science.275.5306.1593. ISSN  0036-8075. PMID  9054347. S2CID  220093382.
4. Уоткинс, Кристофер Дж. Ч. Х.; Даян, Питер (1992). «Q-learning». Машинное обучение . 8 (3–4): 279–292. doi : 10.1007/BF00992698 . hdl : 21.11116/0000-0002-D738-D . ISSN  0885-6125.
5. Даян, Питер (1992). «Сходимость TD (λ) для общего λ». Машинное обучение . 8 (3/4): 341–362. doi : 10.1023/A:1022632907294 . hdl : 21.11116/0000-0002-D743-0 . ISSN  0885-6125.
6. Питер, Даян; Хинтон, Джеффри Э .; Нил, Рэдфорд М.; Земель , Ричард С. (1995). «Машина Гельмгольца». Neural Computation . 7 (5): 889–904. doi :10.1162/neco.1995.7.5.889. hdl : 21.11116/0000-0002-D6D3-E . PMID  7584891. S2CID  1890561.
7. Dayan, Peter Samuel (1991). Усиление коннекционизма: изучение статистического пути (диссертация доктора философии). hdl :1842/14754. EThOS  uk.bl.ethos.649240.
8. "Питер Даян". gatsby.ucl.ac.uk . Архивировано из оригинала 25 марта 2019 года.
9. Anon (2018). «Питер Даян и Ли Чжаопин назначены в Институт биологической кибернетики Общества Макса Планка». mpg.de . Архивировано из оригинала 3 апреля 2019 года . Получено 2 октября 2018 года .
10. Anon (2018). "Профессор Питер Даян FRS". royalsociety.org . Лондон: Королевское общество . Получено 22 мая 2018 г.Одно или несколько из предыдущих предложений включают текст с сайта royalsociety.org, где:

    «Весь текст, опубликованный под заголовком «Биография» на страницах профиля члена, доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International ». — Условия и положения Королевского общества на Wayback Machine (архивировано 11 ноября 2016 г.)

 В данной статье используется текст, доступный по лицензии CC BY 4.0.