# Yoshua Bengio [[Yoshua Bengio]] は、[[Dzmitry Bahdanau]]、[[Kyunghyun Cho]] とともに [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]] を執筆した研究者である。論文発表時の所属はUniversité de Montréalで、CIFAR Senior Fellowと記載される。(Source: [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]]) ## 研究上の位置づけ 同論文では、従来の統計的機械翻訳へニューラルネットワークを部分的に加える方式ではなく、原文から訳文までを単一ネットワークで共同最適化するニューラル機械翻訳を追求した。注意機構を翻訳目的と同時に学習することで、明示的な単語アラインメント教師なしに位置対応を獲得した。(Source: [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]]) [[@2025__arXiv__A Definition of AGI]]（arXiv:2510.18212）にも共著者として参加し、CHC 理論に基づく人間水準の汎用知能の定量化枠組みを提示した。 ## ディープラーニング提唱期の位置づけ 『ディープラーニングを支える技術』第1章によると、2006年に[[Geoffrey Hinton]](University of Toronto)がディープラーニングを提唱した後、University of MontrealのYoshua Bengioは[[Yann LeCun]](New York University)とともに研究を着実に進めた中心人物の一人であり、この時期の功績で3名は共同でチューリング賞を受賞した。(Source: [[@2022__Gihyo__ディープラーニングを支える技術 - Chapter 1 ディープラーニングと人工知能]]) ## 関連 - [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]] — 共著論文 - [[Dzmitry Bahdanau]]、[[Kyunghyun Cho]] — 共著者 - [[注意機構]] — 論文の中心手法 - [[Geoffrey Hinton]] / [[Yann LeCun]] — 共同チューリング賞受賞者 - [[@2022__Gihyo__ディープラーニングを支える技術 - Chapter 1 ディープラーニングと人工知能]] - [[@2025__arXiv__A Definition of AGI]] — 共著者 ## 出典 - [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]] - 岡野原大輔, 『ディープラーニングを支える技術』, 技術評論社, 2022, 第1章 §1.2.