Рональд Дж. Вільямс
| Громадянство | США |
|---|---|
| Дата народження | 1945 |
| Дата смерті | 16 лютого 2024 |
| Рід діяльності | інформатик, викладач університету |
| Працівник у | Північно-Східний університет і Університет Каліфорнії в Сан-Дієго |
| Офіційний сайт | |
Рональд Дж. Вільямс (1945, Каліфорнія — 16 лютого 2024, Фремінгем, Массачусетс)[1] — був професором інформатики в Північно-східному університеті та одним із піонерів нейронних мереж. Він був співавтором статті про алгоритм зворотного поширення, яка викликала бум у дослідженнях нейронних мереж.[2] Він також зробив фундаментальний внесок у галузі рекурентних нейронних мереж[3][4] і навчання з підкріпленням[5] .
Разом з Венсю Тонг і Мері Джо Ондречен він розробив оптимальну ймовірність часткового порядку (POOL), метод машинного навчання, який використовується для прогнозування активних амінокислот у білкових структурах. POOL — це метод максимальної правдоподібності з обмеженням монотонності та загальний предиктор властивостей, які монотонно залежать від вхідних характеристик.[6]
- ↑ Donaghy, Roger (5 березня 2024). A tribute to Ron Williams, Khoury professor and machine learning pioneer. Khoury College of Computer Sciences (амер.). Процитовано 25 червня 2024.
- ↑ David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton und Ronald J. Williams. Learning representations by back-propagating errors., Nature (London) 323, S. 533—536
- ↑ Williams, R. J. and Zipser, D. (1989). A learning algorithm for continually running fully recurrent neural networks. Neural Computation, 1, 270—280.
- ↑ R. J. Williams and D. Zipser. Gradient-based learning algorithms for recurrent networks and their computational complexity. In Back-propagation: Theory, Architectures and Applications. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1994.
- ↑ Williams, R. J. (1992). Simple statistical gradient-following algorithms for connectionist reinforcement learning. Machine Learning, 8, 229—256.
- ↑ W. Tong, Y. Wei, L.F. Murga, M.J. Ondrechen, and R.J. Williams (2009). Partial Order Optimum Likelihood (POOL): Maximum Likelihood Prediction of Active Site Residues Using 3D Structure and Sequence Properties. PLoS Computational Biology, 5(1): e1000266.
 | |
|---|---|
| Нормативний контроль |