# Geoffrey Hinton ## 概要 Geoffrey E. Hinton はニューラルネットワーク・ディープラーニングの先駆者であり、「ディープラーニングのゴッドファーザー」と称される。バックプロパゲーションの普及・制限付きボルツマンマシン・キャプスネット等の研究で知られる。2018 年にチューリング賞を受賞。[[Google Brain]] に所属しつつトロント大学の名誉教授を務め、2023 年に Google を退社。 [[@2017__ICLR__Outrageously Large Neural Networks The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer]] の共著者として、スパースゲート型 MoE 層の研究に参加した。 ## 主な貢献(wiki 収録ソース) - **[[@2026__30papers__Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights]]**: Drew van Campとの共著で、重みを独立ガウス事後分布として学習し、期待データ誤差とbits-backによる重み符号長を同時に最小化した。後の[[変分ベイズニューラルネットワーク]]に先行する構成である。 - **[[@2026__30papers__ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks]]**: [[Alex Krizhevsky]]、[[Ilya Sutskever]]との共著者。[[AlexNet]]により大規模画像データ、深いCNN、GPU学習、過学習対策を統合し、ILSVRC-2012で従来法を大幅に上回った。 - **[[@2017__ICLR__Outrageously Large Neural Networks The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer]]**: 共著者。スパースゲート型 MoE 層の設計・実証に参加。 ## 関連 - [[Google Brain]] - [[変分ベイズニューラルネットワーク]] - [[最小記述長原理]] - [[AlexNet]] - [[Alex Krizhevsky]] - [[Ilya Sutskever]] - [[Noam Shazeer]] - [[Jeffrey Dean]] - [[@2017__ICLR__Outrageously Large Neural Networks The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer]] - [[Mixture-of-Experts]] ## 出典 - [[@2026__30papers__Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights]](共著者) - [[@2026__30papers__ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks]](共著者) - [[@2017__ICLR__Outrageously Large Neural Networks The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer]](共著者)