ヤン・ルカン

ウィキペディアから無料の百科事典

Yann LeCun
ヤン・ルカン
ヤン・ルカン（2018年）
生誕 Yann André Le Cun
(1960-07-08) 1960年7月8日（63歳）
フランスの旗 フランス ソワジー＝ス＝モンモレンシー（英語版）
研究機関 ベル研究所 (1988-1996)
ニューヨーク大学
Meta
出身校 ESIEEパリ（英語版） (MSc)
ピエール・マリー・キュリー大学 (PhD)
論文 Modèles connexionnistes de l'apprentissage (1987)
博士課程
指導教員		 モーリス・ミルグラム
主な業績 ディープラーニング
主な受賞歴 チューリング賞 (2018)
AAAIフェロー (2019)
レジオンドヌール勲章 (2020)
公式サイト
yann.lecun.com
プロジェクト:人物伝
テンプレートを表示

ヤン・アンドレ・ルカン（Yann André LeCun[1]、1960年7月8日 - ）は、フランス出身の計算機科学者で、主に機械学習、コンピュータビジョン、移動ロボット（英語版）、計算神経科学の研究を行っている。ニューヨーク大学クーラント数理科学研究所のシルバー教授、Meta（旧Facebook社）のヴァイスプレジデント兼チーフAIサイエンティストである[2][3]。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の主要な創始者の一人であり、それを用いた光学文字認識やコンピュータビジョンの研究で知られる[4][5]。また、レオン・ボトゥー（英語版）、パトリック・ハフナーらとともに画像圧縮技術DjVuを創始し、ボトゥーとともにプログラミング言語Lushを開発した。

ディープラーニングに関する研究が評価され、ヨシュア・ベンジオ、ジェフリー・ヒントンとともに2018年のチューリング賞を受賞した[6]。この3人は、「AIのゴッドファーザー」「ディープラーニングのゴッドファーザー」と呼ばれている[7][8][9][10][11][12]。

姓の本来の綴りは2語の"Le Cun"である[13]。ルカンの先祖はブルターニュ北部ガンガン地方の出身であり、この語はブルトン語の古い形の"Le Cunff"（直訳すると「いい男」）に由来する。しかし、渡米後、多くの人が"Le"をミドルネームと勘違いしたため、1語の"LeCun"に改めた[14][15]。2017年に中国で講演を行った際には、楊立昆（杨立昆、ヤン・リークン）という中国名を使用した[16]。

生涯[編集]

2014年、ミネソタ大学にて

1960年、パリ郊外のソワジー＝ス＝モンモレンシー（英語版）で生まれた。1983年にESIEEパリ（英語版）でDiplôme d'Ingénieur（技師称号、工学修士）を、1987年にピエール・マリー・キュリー大学（現 ソルボンヌ大学）で計算機科学のPhDを取得し、その間にニューラルネットワークのためのバックプロパゲーション学習アルゴリズムの初期の形を提案した[17]。1987年から1988年まで、トロント大学のジェフリー・ヒントンの研究室で博士研究員を務めた。

1988年、ニュージャージー州ホルムデルにあるAT&Tベル研究所に入所し、ローレンス・D・ジャッケルが率いる適応システム研究部に所属した。ここでルカンは、生物に着想を得た画像認識モデルである畳み込みニューラルネットワーク[18]、"Optimal Brain Damage"(OBD)の正則化法[19]などの新しい機械学習手法を数多く開発し、手書き認識やOCRに応用した[20]。

1996年、AT&T研究所（英語版）の画像処理研究部（ローレンス・ラビナー（英語版）が率いる音声・画像処理研究所の一部）の部長に就任し、主に画像圧縮技術DjVuを担当した[21]。AT&Tでの共同研究者には、レオン・ボトゥー（英語版）やウラジミール・ヴァプニク（英語版）などがいる。

ニュージャージー州プリンストンのNEC北米研究所（英語版）にフェローとして短期間所属した後、2003年にニューヨーク大学のクーラント数理科学研究所および神経科学センター（英語版）の計算神経科学のシルバー教授に就任した。また、タンドン・スクール・オブ・エンジニアリング（英語版）の教授も務める[22][23]。ニューヨーク大学では、主に教師あり・教師なし学習のエネルギーベースモデル（英語版）[24]、コンピュータビジョンにおける物体認識のための特徴学習[25]、移動ロボット（英語版）[26]などの研究を行っている。

2012年、ニューヨーク大学データサイエンスセンター（英語版）(NYU-CDS)の初代所長に就任した[27]。2013年12月9日、ニューヨークのFacebook AIリサーチの初代所長に就任し[28][29]、2014年初頭にNYU-CDS所長を退任した。

2013年、ヨシュア・ベンジオと共同で表現学習国際学会（英語版）(ICLR)を設立し、以前に自身のウェブサイトで提唱していた出版後の公開審査プロセスを採用した。1986年から2012年まで毎年ユタ州スノーバードで開催されていた「学習ワークショップ」の議長・主催者を務め、UCLAの純粋・応用数学研究所（英語版）の科学諮問委員会委員[30]、カナダ先端研究機構（英語版）(CIFAR)のLearning in Machines and Brain研究プログラムの共同ディレクターを務めた[31]。2016年には、パリのコレージュ・ド・フランスの計算機科学・数値科学講座の計算機科学の客員教授を務めた[32]。

賞と栄誉[編集]

脚注[編集]

  1. ^ “Version électronique authentifiée publiée au JO n° 0001 du 01/01/2020 | Legifrance”. www.legifrance.gouv.fr. 2020年1月4日閲覧。
  2. ^ “Artificial-intelligence pioneers win $1 million Turing Award” (英語). Washington Post. 2021年1月28日閲覧。
  3. ^ “Turing Award Won by 3 Pioneers in Artificial Intelligence”. The New York Times (2019年3月27日). 2021年1月28日閲覧。
  4. ^ “Convolutional Nets and CIFAR-10: An Interview with Yann LeCun”. No Free Hunch (2014年12月23日). 2021年1月28日閲覧。
  5. ^ LeCun, Yann; Léon Bottou; Yoshua Bengio; Patrick Haffner (1998). “Gradient-based learning applied to document recognition”. Proceedings of the IEEE 86 (11): 2278–2324. doi:10.1109/5.726791. http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf 2013年11月16日閲覧。. 
  6. ^ “Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award”. Association for Computing Machinery (2019年3月27日). 2019年3月27日閲覧。
  7. ^ Vincent, James (2019年3月27日). “'Godfathers of AI' honored with Turing Award, the Nobel Prize of computing”. The Verge. 2020年3月20日閲覧。
  8. ^ Ranosa, Ted (2019年3月29日). “Godfathers Of AI Win This Year's Turing Award And $1 Million”. Tech Times. 2020年3月20日閲覧。
  9. ^ Reporters, Telegraph (2019年3月27日). “Nobel prize of tech awarded to 'godfathers of AI'”. The Telegraph. https://www.telegraph.co.uk/technology/2019/03/27/google-awards-1m-turing-prize-godfathers-ai/ 2020年3月20日閲覧。 
  10. ^ Shead, Sam. “The 3 'Godfathers' Of AI Have Won The Prestigious $1M Turing Prize”. Forbes. 2020年3月20日閲覧。
  11. ^ Ray, Tiernan. “Deep learning godfathers Bengio, Hinton, and LeCun say the field can fix its flaws”. ZDNet. 2020年3月20日閲覧。
  12. ^ “Three "Godfathers of Deep Learning" Selected for Turing Award”. bloomberg.com (2019年3月27日). 2020年11月10日閲覧。
  13. ^ “Fun Stuff”. yann.lecun.com. 2020年3月20日閲覧。
  14. ^ No, Your Name can't possibly be pronounced that way.
  15. ^ La leçon d’un maître de l’intelligence artificielle au Collège de France.
  16. ^ https://36kr.com/p/5067858.html
  17. ^ 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.
  18. ^ Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard and L. D. Jackel: Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition, Neural Computation, 1(4):541-551, Winter 1989.
  19. ^ Yann LeCun, J. S. Denker, S. Solla, R. E. Howard and L. D. Jackel: Optimal Brain Damage, in Touretzky, David (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 2 (NIPS*89), Morgan Kaufmann, Denver, CO, 1990.
  20. ^ Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio and Patrick Haffner: Gradient Based Learning Applied to Document Recognition, Proceedings of IEEE, 86(11):2278–2324, 1998.
  21. ^ 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.
  22. ^ “People – Electrical and Computer Engineering”. Polytechnic Institute of New York University. 2013年3月13日閲覧。
  23. ^ “Yann LeCun's Home Page”. 2021年1月28日閲覧。
  24. ^ 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.
  25. ^ 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
  26. ^ 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, February 2009.
  27. ^ “Center for Data Science – New York University”. 2021年1月28日閲覧。
  28. ^ “Yann LeCun”. 2021年1月28日閲覧。
  29. ^ “DIRECTOR OF AI RESEARCH”. facebook (2016年). 2017年4月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年1月28日閲覧。
  30. ^ http://www.ipam.ucla.edu/programs/gss2012/ Institute for Pure and Applied Mathematics
  31. ^ “Neural Computation & Adaptive Perception Advisory Committee Yann LeCun”. CIFAR. 2013年12月16日閲覧。
  32. ^ https://www.college-de-france.fr/site/yann-lecun/inaugural-lecture-2016-02-04-18h00.htm
  33. ^ “Primera generación de Doctorados Honoris Causa en el IPN”. 2016年10月11日閲覧。
  34. ^ Manas Sen Gupta (2017年5月22日). “The Reason Why Facebook's AI Research Director Did Not Visit Saudi Arabia Has Set The Internet On Fire”. TopYaps. 2017年12月28日閲覧。
  35. ^ “2018 Harold Pender Award and Lecture: Yann LeCun”. 2019年5月22日閲覧。
  36. ^ “EPFL celebrates 1,043 new Master's graduates”. 2019年1月27日閲覧。
  37. ^ “Yann LeCun @EPFL – "Self-supervised learning: could machines learn like humans?"”. 2019年1月27日閲覧。
  38. ^ Metz, Cade (2019年3月27日). “Three Pioneers in Artificial Intelligence Win Turing Award” (英語). The New York Times. ISSN 0362-4331. https://www.nytimes.com/2019/03/27/technology/turing-award-hinton-lecun-bengio.html 2019年3月27日閲覧。 
  39. ^ “Golden Plate Awardees of the American Academy of Achievement”. www.achievement.org. American Academy of Achievement. 2021年1月28日閲覧。

外部リンク[編集]

「https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=ヤン・ルカン&oldid=100082590」から取得