Yann André LeCun[1] (/ləˈkʌn/ lə-KUN, Frans: [ləkœ̃];[2] oorspronklik gespel Le Cun;[2] gebore op 8 Julie1960) is 'n Franse rekenaarwetenskaplike wat hoofsaaklik in die velde van masjienleer werk, rekenaarvisie, mobiele robotika en rekenaarneurologie. Hy is die Silwer Professor van die Courant Instituut vir Wiskundige Wetenskappe aan die Universiteit van New York en Vise-President, Hoof kunsmatige intelligensie (KI)-wetenskaplike by Meta.[3][4]
Hy is bekend vir sy werk oor optiese karakterherkenning en rekenaarvisie deur gebruik te maak van konvolusionele neurale netwerke (KNN), en is 'n stigtersvader van konvolusionele netwerke.[5][6] Hy is ook een van die hoofskeppers van die DjVu-beeldkompressietegnologie (saam met Léon Bottou en Patrick Haffner). Hy het saam met Léon Bottou die Lush-programmeertaal ontwikkel.
LeCun het die 2018 Turing-toekenning ontvang (wat dikwels na verwys word as "Nobelprys vir Rekenaarkunde"), saam met Yoshua Bengio en Geoffrey Hinton, vir hul werk oor diepleer.[7] Daar word soms na die drie verwys as die "Godfathers of AI" en "Godfathers of Deep Learning". [8][9][10][11][12][13]
Lewensloop
Yann LeCun is in 1960 by Soisy-sous-Montmorency in die voorstede van Parys gebore. Sy naam is oorspronklik Le Cun uit die ou Bretonse vorm Le Cunff gespel en was van die streek Guingamp in Noord-Bretagne. "Yann" is die Bretonse vorm vir "John". Hy het 'n Diplôme d'Ingénieur van die ESIEE Parys in 1983 en 'n PhD in Rekenaarwetenskap van Université Pierre et Marie Curie (vandag Sorbonne Universiteit) in 1987 ontvang waartydens hy 'n vroeë vorm van die terugpropagasie leeralgoritme vir neurale netwerke voorgestel het.[14]
In 1988 het hy by die Adaptive Systems Research Department by AT&T Bell Laboratories in Holmdel, New Jersey, Verenigde State aangesluit, onder leiding van Lawrence D. Jackel, waar hy 'n aantal nuwe masjienleermetodes ontwikkel het, soos 'n biologies-geïnspireerde model van beeldherkenning genoem konvolusionele neurale netwerke,[15] die "Optimale Breinskade"-regulasiemetodes,[16] en die Graph Transformer Networks-metode (soortgelyk aan voorwaardelike ewekansige veld), wat hy toegepas het op handskrifherkenning en OCR.[17] Die banktjekherkenningstelsel wat hy help ontwikkel het, is wyd ontplooi deur NCR en ander maatskappye, en het meer as 10% van al die tjeks in die VSA in die laat 1990's en vroeë 2000's gelees.
In 1996 het hy by AT&T Labs-Research aangesluit as hoof van die Beeldverwerkingsnavorsingsafdeling, wat deel was van Lawrence Rabiner se Spraak- en Beeldverwerkingsnavorsingslaboratorium, en het hoofsaaklik gewerk aan die DjVu-beeldkompressietegnologie,[18] wat deur baie webwerwe gebruik word, veral die Internet Argief, om geskandeerde dokumente te versprei. Sy medewerkers by AT&T sluit in Léon Bottou en Vladimir Vapnik.
Na 'n kort ampstermyn as 'n genoot van die NEC Research Institute (nou NEC-Labs America) in Princeton, NJ, het hy in 2003 by die New York=universiteit (NYU) aangesluit, waar hy Silwer Professor in Rekenaarwetenskap Neurale Wetenskap aan die Courant Institute of Wiskundige Wetenskappe en die Sentrum vir Neurale Wetenskap. Hy is ook 'n professor by die Tandon Skool vir Ingenieurswese.[19][20] By NYU het hy hoofsaaklik gewerk aan energie-gebaseerde modelle vir leer onder toesig en sonder toesig, [21] kenmerkleer vir objekherkenning in rekenaarvisie,[22] en mobiele robotika.[23]
In 2012 het hy die stigtersdirekteur van die NYU-sentrum vir datawetenskap geword.[24] Op 9 Desember 2013 het LeCun die eerste direkteur van Meta AI Research in New York geword,[25][26] en het vroeg in 2014 uit die NYU-CDS-direkteurskap getree.
In 2013 het hy en Yoshua Bengio saam die Internasionale Konferensie oor Leervoorstellings gestig, wat 'n oop hersieningsproses na-publikasie aanvaar het wat hy voorheen op sy webwerf bepleit het. Hy was die voorsitter en organiseerder van die "Learning Workshop" wat elke jaar tussen 1986 en 2012 in Snowbird, Utah, gehou is. Hy is 'n lid van die Wetenskapadviesraad van die Instituut vir Suiwer en Toegepaste Wiskunde[27] by UCLA. Hy is die mededirekteur van die Learning in Machines and Brain-navorsingsprogram (voorheen Neural Computation & Adaptive Perception) van CIFAR.[28]
In 2016 was hy die besoekende professor in rekenaarwetenskap op die "Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques" by Collège de France in Parys. Sy "leçon inaugurale" (intreerede) was 'n belangrike gebeurtenis in 2016 se intellektuele lewe in Parys.[29]
Toekennings en eerbewyse
LeCun is 'n lid van die US National Academy of Sciences,[30]National Academy of Engineering en die Franse Académie des Sciences.
Hy het eredoktorsgrade ontvang van IPN in Mexikostad[31] in 2016, van EPFL[32][33] in 2018 en van Université Côte d'Azur in 2021.[34]
In Maart 2019 het LeCun die Turing-toekenning gewen en dit gedeel met Yoshua Bengio en Geoffrey Hinton.[35]
Hy het die IEEE Neural Network Pioneer Award in 2014 en die PAMI Distinguished Researcher Award ontvang in 2015. In September 2019 het hy die Golden Plate-toekenning van die American Academy of Achievement ontvang.[36] In 2018 is die IRI-medalje aan LeCun toegeken, wat deur die Industriële Navorsingsinstituut (IRI) ingestel is.[37] In 2022 het hy die Prinses van Asturië-toekenning in die kategorie "Wetenskaplike Navorsing" ontvang, saam met Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton en Demis Hassabis.[38]
In 2017 het LeCun 'n uitnodiging om lesings by die King Abdullah Universiteit van Wetenskap en Tegnologie in Saoedi-Arabië van die hand gewys, omdat hy geglo het dat hy in die lig van sy ateïsme as 'n terroris in die land beskou sou word.[39] In September 2018 het hy die Harold Pender-toekenning ontvang wat deur die Universiteit van Pennsylvania gegee is.[40]
↑Y. LeCun: Une procédure d'apprentissage pour réseau a seuil asymmetrique (a Learning Scheme for Asymmetric Threshold Networks), Proceedings of Cognitiva 85, 599–604, Paris, France, 1985.
↑Yann LeCun, J. S. Denker, Sara Solla, R. E. Howard and L. D. Jackel: Optimal Brain DamageGeargiveer 1 November 2020 op Wayback Machine, in Touretzky, David (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 2 (NIPS*89), Morgan Kaufmann, Denver, CO, 1990.
↑Léon Bottou, Patrick Haffner, Paul G. Howard, Patrice Simard, Yoshua Bengio and Yann LeCun: High Quality Document Image Compression with DjVu, Journal of Electronic Imaging, 7(3):410–425, 1998.
↑Yann LeCun, Sumit Chopra, Raia Hadsell, Ranzato Marc'Aurelio and Fu-Jie Huang: A Tutorial on Energy-Based Learning, in Bakir, G. and Hofman, T. and Schölkopf, B. and Smola, A. and Taskar, B. (Eds), Predicting Structured Data, MIT Press, 2006.
↑Kevin Jarrett, Koray Kavukcuoglu, Marc'Aurelio Ranzato and Yann LeCun: What is the Best Multi-Stage Architecture for Object Recognition?, Proc. International Conference on Computer Vision (ICCV'09), IEEE, 2009
↑Raia Hadsell, Pierre Sermanet, Marco Scoffier, Ayse Erkan, Koray Kavackuoglu, Urs Muller and Yann LeCun: Learning Long-Range Vision for Autonomous Off-Road Driving, Journal of Field Robotics, 26(2):120–144, Februarie 2009.
↑"News from the National Academy of Sciences". 26 April 2021. Besoek op 4 Julie 2021. Newly elected members and their affiliations at the time of election are: … LeCun, Yann; vice president and chief artificial intelligence scientist, Facebook; and Silver Professor of Computer Science, Data Science, Neural Science, and Electrical and Computer Engineering, New York University, New York City, entry in member directory:"Member Directory". National Academy of Sciences. Besoek op 4 Julie 2021.