扬·勒昆

在人工智能的漫长发展史中，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的贡献宛如一座灯塔。上世纪80年代，当神经网络研究陷入低谷时，他与合作者大卫·鲁姆哈特（David Rumelhart）等人提出的反向传播算法，为训练多层神经网络提供了可行的路径。这一算法被形象地描述为： “一种通过链式法则，将误差从输出层逐层反向传递，以调整网络内部参数的方法。” 理论…