人物简介
深度循环神经网络(LSTM)的改进者，与哈格里夫斯和施米德胡伯一起将LSTM应用于语音识别和手写体识别。2005年他的博士论文展示了LSTM在序列学习上的强大能力。
主要成就
LSTM序列学习;CTC算法;神经图灵机;语音识别深度学习
详细介绍
格雷夫斯1973年生于英国，2004年获爱丁堡大学计算机科学博士，导师是史蒂夫·扬。他的博士论文《序列的监督学习》系统发展了LSTM的序列学习理论，提出了CTC(Connectionist Temporal Classification)算法。2005年他与Schmidhuber合作改进LSTM架构。2006年加入谷歌(DeepMind前身)，他的工作使LSTM成为语音识别、自然语言处理等序列任务的主力模型。他还是神经图灵机(Neural Turing Machine)的提出者之一。
基本信息
所属机构
DeepMind
职务
高级科学家
学历背景
爱丁堡大学博士
出生日期
1973年
国籍
英国
研究领域
深度学习
学科数据洞察
137+
同领域专家
67岁
领域平均年龄
22+
获奖人数
*以上数据由科技人编辑部基于公开数据库统计，旨在为研究者提供学科视角的参考信息。
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