Peter Dayan FRS es director del Instituto Max Planck de Cibernética Biológica en Tübingen , Alemania. Es coautor de Theoretical Neuroscience , [4] un influyente libro de texto sobre neurociencia computacional . Es conocido por aplicar métodos bayesianos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para comprender la función neuronal y es particularmente reconocido por relacionar los niveles de neurotransmisores con errores de predicción e incertidumbres bayesianas. [5] Ha sido pionero en el campo del aprendizaje por refuerzo (RL), donde ayudó a desarrollar elAlgoritmo de Q-learning , e hizo contribuciones al aprendizaje no supervisado , incluido el algoritmo de vigilia-sueño para redes neuronales y la máquina Helmholtz . [6] [7] [8]
Peter Dayan FRS | |
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alma mater | Universidad de Cambridge (BA) Universidad de Edimburgo (PhD) |
Conocido por | Q-aprendizaje |
Esposos) | Li Zhaoping |
Premios | Premio Rumelhart (2012) Premio Cerebro (2017) |
Carrera científica | |
Campos | Aprendizaje por refuerzo de la neurociencia computacional |
Instituciones | Instituto Max Planck de Cibernética Biológica University College London Instituto Tecnológico de Massachusetts Uber [1] University of Toronto Salk Institute |
Tesis | Reforzar el conexionismo: aprender de forma estadística (1991) |
Asesor de doctorado | David Willshaw |
Influencias | Geoffrey Hinton Terry Sejnowski |
Influenciado | Demis Hassabis [2] [3] |
Sitio web | www |
Educación
Dayan estudió matemáticas en la Universidad de Cambridge y luego continuó con un doctorado en inteligencia artificial en la Escuela de Informática de la Universidad de Edimburgo sobre aprendizaje estadístico [9] supervisado por David Willshaw y David Wallace , enfocándose en la memoria asociativa y el aprendizaje reforzado . [9]
Carrera e investigación
Después de su doctorado, Dayan ocupó puestos de investigación postdoctoral con Terry Sejnowski en el Instituto Salk y Geoffrey Hinton en la Universidad de Toronto . Luego ocupó un puesto de profesor asistente en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y se trasladó a la unidad de neurociencia computacional de la Fundación Benéfica Gatsby en el University College London (UCL) en 1998, convirtiéndose en profesor y director en 2002. [10] En septiembre En 2018, la Sociedad Max Planck anunció su nombramiento como director del Instituto Max Planck de Cibernética Biológica en Tübingen . [11]
Premios y honores
Dayan fue elegido miembro de la Royal Society (FRS) en 2018 . [12] Fue galardonado con el Premio Rumelhart en 2012 y el Premio Brain en 2017. [12]
Ver también
- Máquina de Helmholtz
Referencias
- ^ Ghahramani, Zoubin (2017). "Dar la bienvenida a Peter Dayan a Uber AI Labs" . uber.com . Archivado desde el original el 15 de marzo de 2018.
- ^ Shead, Sam (2018). "Elon Musk firmó un libro de 350 años con Demis Hassabis de DeepMind" . forbes.com . Consultado el 9 de febrero de 2019 .
- ^ Kumaran, Dharshan; Banino, Andrea; Blundell, Charles; Hassabis, Demis; Dayan, Peter (2016). "Cálculos subyacentes al aprendizaje de la jerarquía social: distintos mecanismos neuronales para actualizar y representar información relevante" . Neurona . 92 (5): 1135-1147. doi : 10.1016 / j.neuron.2016.10.052 . ISSN 0896-6273 . PMC 5158095 . PMID 27930904 .
- ^ Dayan, Peter; Abbott, Laurence (2014). Neurociencia teórica: modelado computacional y matemático de sistemas neuronales . Cambridge: MIT Press. ISBN 9780262541855. OCLC 952504127 .
- ^ Schultz, W .; Dayan, P .; Montague, PR (1997). "Un sustrato neuronal de predicción y recompensa" (PDF) . Ciencia . 275 (5306): 1593-1599. doi : 10.1126 / science.275.5306.1593 . ISSN 0036-8075 . PMID 9054347 .
- ^ Watkins, Christopher JCH; Dayan, Peter (1992). "Q-learning" . Aprendizaje automático . 8 (3–4): 279–292. doi : 10.1007 / BF00992698 . ISSN 0885-6125 .
- ^ Dayan, Peter (1992). "La convergencia de TD (λ) para λ general" . Aprendizaje automático . 8 (3/4): 341–362. doi : 10.1023 / A: 1022632907294 . ISSN 0885-6125 .
- ^ Peter, Dayan ; Hinton, Geoffrey E .; Neal, Radford M .; Zemel, Richard S. (1995). "La máquina de Helmholtz". Computación neuronal . 7 (5): 889–904. doi : 10.1162 / neco.1995.7.5.889 . PMID 7584891 .
- ^ a b Dayan, Peter Samuel (1991). Reforzar el conexionismo: aprender de forma estadística (tesis doctoral). hdl : 1842/14754 . EThOS uk.bl.ethos.649240 .
- ^ "Peter Dayan" . gatsby.ucl.ac.uk . Archivado desde el original el 25 de marzo de 2019.
- ^ Anon (2018). "Peter Dayan y Li Zhaoping designados para el Instituto Max Planck de Cibernética Biológica" . mpg.de . Archivado desde el original el 3 de abril de 2019 . Consultado el 2 de octubre de 2018 .
- ^ a b Anon (2018). "Profesor Peter Dayan FRS" . royalsociety.org . Londres: Royal Society . Consultado el 22 de mayo de 2018 . Una o más de las oraciones anteriores incorporan texto del sitio web royalsociety.org donde:
"Todo el texto publicado bajo el título 'Biografía' en las páginas de perfil de los becarios está disponible bajo Creative Commons Attribution 4.0 International License ". - Términos, condiciones y políticas de la Royal Society en Wayback Machine (archivado el 11/11/2016)
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