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邓力荣获学术界的盛高荣誉:入选国度工程院院

发布日期:2019-07-10

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  邓力正在大学本科期间学的专业是神经科学和生物物理学,不外他实正神经收集摸索之则是正在博士期间。

  风趣的是,其时这位博士生论文的 External Examiner 恰是深度进修范畴赫赫出名的 Geoffrey Hinton。对于这篇论文,他感伤道,「神经收集成功实是太难了」。虽然这篇论文最终通过成功让这位博士生拿到了博士学位,可是 Hinton 这句语重心长的感伤也正在无形中对邓力之后的研究标的目的起到了必然的影响,让他不得不临时放经收集的研究,转向可行性较高的贝叶斯统计方式和生成模子。

  一场博士生论文外审,一次来自论文的,邓力对于深度神经收集的研究之似乎跟 Geoffrey Hinton 结下千丝万缕的联系关系,2009 年,邓力不只邀请 Geoffrey Hinton 做为他的参谋来配合摸索深度神经收集正在语音识别上的使用,二者还正在 NIPS 2009 会议上结合组织了「2019 Workshop on Deep Learning for Speech Recognition and Related Applications」,分享测验考试利用新方式锻炼的深度进修神经收集正在语音识别上初步取得的可喜的进展。

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  2014 年,邓力正在微软创立深度进修手艺核心 DLTC 后,率领团队正在深度进修的使用拓展方面做出了不少,此中就包罗互联网搜刮问答、电子邮件及企业文件搜刮、多模态深度进修、市场发卖数据的深度进修取贸易使用等等。到了 2016 年,他进一步面向现实问题的解析性和不确定性问题,研究若何将深度进修取分歧的机械进修方式进行整合,从而让人工智能做出对利用者有注释性的最优决策。

  即便几经,邓力也一直正在进行着统计模子和计较人工神经收集正在内的相关研究,并正在插手滑铁卢大学任职一生传授期间取他的一位博士生正在合做的一篇论文中提出了一种加强神经收集回忆的新模子:将(短)线性项加到非线性项来加强非线性神经收集的回忆能力。虽然这项实现了一个完整的系统,然而当实正用正在语音识别上时,机能仍是无法超越现马尔科夫模子。

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  而受邀插手 Citadel 担任首席人工智能官的邓力,他加盟之前的次要研究标的目的即是使用于大数据、语音、文本、图像和多模态处置的深度进修和机械智能方式。正在业界沉浮多年时间里,邓力正在进行学术研究的同时,正在微软内部对人工智能手艺贸易化落处所面的实践也有很大的制诣。

  邓力本科结业于中科大,先后正在美国威斯康星大学获硕士和博士学位,之后正在滑铁卢大学任教获得终身正传授,其间还担任麻省理工学院和日本位于京东的 ATR 研究所职位。

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  Citadel 对于投资者来说该当并不目生。它成立于 1990 年,是美国持久以来二级市场投资最成功的对冲基金公司之一。它具有保守量化投资和高频买卖最超卓最优良的专家,正在见到深度进修正在高科技成功之时就热切期望同怯于跨入金融业界全新广漠范畴的人工智能专家进行最无效的合做。

  这篇论文中提出的模子也有多层生成式布局,然而并没有呈现计较复杂度无法把握的问题,收集仍然可以或许敌手写数字图像及其标签的结合分布生成表示优良的生成模子。邓力受此,认识到将深度神经收集使用到语音识此外可能性。

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  这一年,邓力和其团队俞栋摸索用深度神经收集来改善大词汇语音识此外项目,并一同提出利用深层神经收集对一种比音素小良多、叫做 senones 的建模单位间接建模的方式。

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  因为我们附属于国际工程取手艺科学院理事会(CAETS),所以 CAE 取世界级别不异的工程院/科学院都有着亲近的联系。此外,CAE 仍是国度学院理事会的三大构成部门之一,别的两个是皇家学会(RSC)和健康科学院(CAHS)。

  我热诚地但愿您接管被选工程院院士的邀请,并取我们配合推进 CAE 的。我们建议院士们正在证书的签名栏和商务卡上签上「FCAE」几个字母。

  有了这些做为根本,2010 年,邓力率领他的微软团队进行了大规模的尝试,终究「守得云开见月明」,实现了深度神经收集正在工业界的大型语音识别上的性冲破,也让这个「2010 年」成为中国的语音范畴的一个主要年份。

  2017 年,邓力去职记录了他十几年岁月的微软,回身投向金融范畴,插手对冲基金公司 Citadel 担任首席人工智能官(Chief Artificial-Intelligence Officer),立志要让深度进修和人工智能手艺正在这个他认为机遇已相对成熟的金融范畴大显。

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  他于 1999 岁尾插手微软研究院历任数职,正在 2014 岁首年月开办深度进修手艺核心,掌管微软公司和研究院的人工智能和深度进修范畴的手艺立异;并于 2015岁尾正式被录用为微软人工智能首席科学家。

  别的值得一提的是,正在这个项目起头之前,邓力还做为团队司理为微软西雅图研究院招来了 Geoffrey Hinton 的两位研究生(Abdo Mohamed 和 George Dahl)做为练习生,也恰是 George Dahl 正在GPU方面的丰硕经验,对于这个研究项目起到了庞大的鞭策感化;随后邓力和俞栋又测验考试将前馈神经收集(FeedForward Deep Neural Network,FFDNN)引入到声学模子建模中,将 FFDNN 的输出层概率使用于替代之前 GMM-HMM 中利用 GMM 计较的输出概率,取得了具有冲破性的结果。

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  时至今日,Geoffrey Hinton 取 Yoshua Bengio、Yann LeCun 一同摘下了 2018 年图灵,更是证了然深度进修神经收集这一标的目的的准确性和影响力。而邓力曾正在 2016 岁尾同李开复别离向图灵评选委员会写信保举和支撑 Geoffrey Hinton 获,一时也成为业内佳线 日初次报道深度进修的获图灵时,更是援用了邓力对 Hinton 精采成绩的高度评价。

  该论文不只讲述了深度神经收集对语音识别发生的影响,还阐述了若何将分歧的机械进修方式(包罗深度神经收集的方式)整合起来,为大规模的语音识别带来了严沉的进展。这篇论文的被援用量已跨越 5600 次,成为近代语音识别范畴中最主要的论文。

  邓力是一位享誉国际的研究者、工程师、教育家以及人工智能、机械进修、信号处置、金融工程、语音识别、天然言语处置范畴的手艺引领者。他为现马尔科夫模子和深度神经收集发了然一系列史无前例的机械进修范式、架构、方以及算法。他正在 2009-2013 年使用大规模神经收集对全球语音识别工业界做出了性的贡献,并因而而享誉世界。他正在 30 多年研究生活生计中所做出的独创性和里程碑式的研究取他正在推进工程学问方面的精采带领力,对人工智能及深度进修的社会历程带来了令人惊讶的影响。

  投资公司正在量化投资、高频买卖的人工智能结构就一曲被业表里人士关心。对于以高频买卖为长的 Citadel 来说,计较机手艺和买卖策略算法就称得上是它的安居乐业之本了,因而其正在机械进修上的结构需求不问可知。

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  如斯看来,邓力正在天然言语、贸易数据阐发和提炼洞见方面颇深的积淀取 Citadel 正在机械进修和人工智能上的结构需求可谓是不约而合的。对于 Citadel 来说,邓力的插手将可以或许极大地帮其处理量化模子成立、风险判断、价钱趋向预测、评估买卖者的非行为等等问题,让机械进修正在数据阐发问题上以至阐扬得比人类更好;而对于看沉手艺落地的邓力而言,投资机构则是一个不成多得的数据充沛的载体,他能将模子和算法的正在大规模的数据集长进行验证,从而对机械进修正在使用场景中需要处理的现实问题进行更深切的探究, 并处理保守量化金融模子目前处理不了的问题。关于人工智能使用于金融投资范畴,我们能够从邓力客岁正在 MIT Technology Review EmTech 大会的公开演中看到他讲的三大挑和,以及从他正在 University of California-Berkeley Hass 商学院的公开中领会他的相关看法。

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  若是您情愿接管我们的邀请,请于东部夏令时间 4 月 19 日 17:00 之前奉告我们的施行 Kevin Goheen,具体奉告体例为:填写信件所附表格并通过传实或电子邮件将其前往。若是您有任何问题或疑虑,可随时联系我们的施行 Kevin Goheen……

  1999 岁尾,邓力正式插手微软美国研究院,从攻语音识此外机械进修标的目的,并采用本人摸索了多年的贝叶斯方式进行言语识别研究,然而这种方式无法顺应添加层数后带来的计较复杂度的指数级增加,即便他率领团队测验考试了良多方式来处理这一出题,最终也仍是无法取得抱负的进展。不外正在这种环境下,邓力照旧还没有考虑沉拾神经收集来脱节这一窘境的消息,曲到邓力读到 Geoffrey Hinton 于 2006 年颁发的一篇关于深度收集的论文(《A st learning algorithm for deep belief nets》)。

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  2015 年,他凭仗正在深度进修取从动语音识别标的目的做出的精采贡献获得 IEEE 手艺成绩,此外他还获得过 IEEE、国际言语通信协会、美国声学协会、亚太信号取消息处置协会、微软等组织授予的多项荣誉。

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  20 世纪 80 年代,计较机还无法满脚大型神经收集所要求的算力,也使得这一范畴的研究着不小的瓶颈。其时正正在斯康星大学麦迪逊分校攻读博士学位的邓力,正在研究过程中测验考试利用物理模子和神经模子来建立人类听觉模仿和语音识别神经模子,这一研究也同样遭到计较力等客不雅前提的,于是他转而测验考试采用提取生物模子特征以及现马尔可夫模子的方式。但因为其时这两个模子尚不成熟,最终取得的成果照旧不抱负。

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  若是说插手微软后的邓力贝叶斯方式正在语音识别研究上的瓶颈是他不得不从头考虑神经收集模子的契机之一,那已经感慨过「神经收集成功实是太难了」的 Geoffrey Hinton 则是他实正沉拾神经收集并实现冲破性进展的「最佳帮攻」。

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  2017 年去职微软插手对冲基金公司 Citadel 担任首席人工智能官至今。之前其研究标的目的包罗从动语音取措辞者识别、白话识别取理解、语音–语音翻译、机械翻译、言语模式、天然言语处置、统计方式取机械进修、神经科学、听觉和其他生物消息处置、深层布局进修、类脑机械智能、图像言语多模态深度进修以及贸易大数据深度阐发预测等。

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