stringtranslate.com

Артур Э. Брайсон

Артур Эрл Брайсон-младший (родился 7 октября 1925 г.) [2] — почетный профессор инженерии имени Пола Пиготта в Стэнфордском университете и «отец современной теории оптимального управления ». [ требуется ссылка ] Вместе с Генри Дж. Келли он также разработал раннюю версию процедуры обратного распространения ошибки , [3] [4] [5] которая в настоящее время широко используется для машинного обучения и искусственных нейронных сетей .

Он был участником программы ВМС США V-12 в колледже штата Айова и получил там степень бакалавра в области авиационной техники в 1946 году. [6] Он получил докторскую степень в Калифорнийском технологическом институте , который окончил в 1951 году. Его диссертация на тему «Исследование трансзвукового потока в интерферометрической аэродинамической трубе мимо клина и дуг окружности» была написана под руководством Ганса В. Липмана .

Брайсон был научным руководителем гарвардского теоретика управления Ю-Чи Хо .

В 1970 году Брайсон был избран членом Национальной инженерной академии за вклад в инженерное образование и творческое применение современных статистических методов для инженерной оптимизации.

Награды и почести

В 1970 году он был удостоен членства в Национальной инженерной академии , а в 1973 году — в Национальной академии наук . В 1982 году он был награжден премией Джона Р. Рагаццини от Американского совета по автоматическому управлению , в 1984 году — премией IEEE в области науки и техники в области систем управления [7] [8] , в 1990 году — премией Ричарда Э. Беллмана за наследие в области управления от Американского совета по автоматическому управлению [9] и в 2009 году — медалью Дэниела Гуггенхайма .

Ссылки

  1. ^ ab Артур Э. Брайсон в проекте «Генеалогия математики»
  2. ^ Журнал динамических систем, измерений и управления . Американское общество инженеров-механиков. 1981. стр. 1967.
  3. ^ Артур Э. Брайсон (1961, апрель). Градиентный метод оптимизации многоступенчатых процессов распределения. В трудах Гарвардского университета. Симпозиум по цифровым компьютерам и их приложениям.
  4. ^ Стюарт Дрейфус (1990). Искусственные нейронные сети, обратное распространение и процедура градиента Келли-Брайсона. J. Guidance, Control and Dynamics, 1990.
  5. ^ Юрген Шмидхубер (2015). Глубокое обучение в нейронных сетях: обзор. Neural Networks 61 (2015): 85-117. ArXiv
  6. ^ "Arthur E. Bryson, Jr". www.aere.iastate.edu . Архивировано из оригинала 9 мая 2012 г. Получено 6 мая 2012 г.
  7. ^ "IEEE Control Systems Award Recipients" (PDF) . IEEE . Архивировано из оригинала (PDF) 19 июня 2010 г. . Получено 15 января 2011 г. .
  8. ^ "IEEE Control Systems Award". IEEE Control Systems Society . Архивировано из оригинала 2010-12-29 . Получено 15 января 2011 .
  9. ^ "Richard E. Bellman Control Heritage Award". Американский совет по автоматическому управлению . Архивировано из оригинала 2018-10-01 . Получено 10 февраля 2013 г.

Внешние ссылки