Sepp Hochreiter
जोसेफ "सेप" होक्रेइटर (जन्म 14 फरवरी 1967) एक जर्मन कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं। 2006 से 2018 तक जैव सूचना विज्ञान संस्थान का नेतृत्व करने के बाद 2018 से उन्होंने लिंज़ के जोहान्स केपलर विश्वविद्यालय में मशीन लर्निंग संस्थान का नेतृत्व किया है। 2017 में वे लिंज़ इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एल. आई. टी.) ए. आई. लैब के प्रमुख बने। होक्रेइटर इंस्टीट्यूट ऑफ एडवांस्ड रिसर्च इन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (आई. ए. आर. ए. आई.) के संस्थापक निदेशक भी हैं। इससे पहले, वे बर्लिन के तकनीकी विश्वविद्यालय, बोल्डर में कोलोराडो विश्वविद्यालय और म्यूनिख के तकनीकी विश्वविद्यालय में थे। वे क्रिटिकल असेसमेंट ऑफ मैसिव डेटा एनालिसिस (सीएएमडीए) सम्मेलन के अध्यक्ष हैं। होक्रेइटर ने मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और बायोइन्फॉर्मेटिक्स के क्षेत्र में योगदान दिया है, विशेष रूप से लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम) न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के विकास में, लेकिन मेटा-लर्निंग, सुदृढीकरण सीखने और बायोइन्फॉर्मेटिक्स डेटा के अनुप्रयोग के साथ बाइक्लस्टरिंग में भी। लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एल. एस. टी. एम.) होक्रेइटर ने 1991 में अपने डिप्लोमा थीसिस में लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एल. एस. टी. एम.) न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर विकसित किया, जिससे 1997 में मुख्य प्रकाशन हुआ। एल. एस. टी. एम. आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आर. एन. एन.) के प्रशिक्षण में संख्यात्मक अस्थिरता की समस्या को दूर करता है जो उन्हें लंबे अनुक्रमों (लुप्त या विस्फोटक प्रवणता) से सीखने से रोकता है। 2007 में, होक्रेइटर और अन्य लोगों ने अनुक्रम संरेखण की आवश्यकता के बिना बहुत तेजी से प्रोटीन समरूपता का पता लगाने के लिए एक अनुकूलित वास्तुकला के साथ एलएसटीएम को सफलतापूर्वक लागू किया। एल. एस. टी. एम. नेटवर्क का उपयोग गूगल वॉयस में प्रतिलेखन और खोज के लिए और गूगल एलो चैट ऐप में कम विलंबता के साथ प्रतिक्रिया सुझाव उत्पन्न करने के लिए भी किया गया है। एल. एस. टी. एम. के अलावा अन्य मशीन लर्निंग योगदान, होक्रेइटर ने तंत्रिका नेटवर्क के सामान्यीकरण को बढ़ाने के लिए "फ्लैट मिनिमम सर्च" विकसित किया है और विरल कोडिंग के लिए रेक्टिफाइड फैक्टर नेटवर्क (आर. एफ. एन.) की शुरुआत की है जिन्हें जैव सूचना विज्ञान और आनुवंशिकी में लागू किया गया है। होक्रेइटर ने निरंतर अवस्थाओं के साथ आधुनिक हॉपफील्ड नेटवर्क की शुरुआत की और उन्हें प्रतिरक्षा प्रदर्शन सूची वर्गीकरण के कार्य में लागू किया। होक्रेइटर ने अभिनेता-आलोचक प्रणालियों पर सुदृढीकरण सीखने के क्षेत्र में जुर्गेन श्मिधुबर के साथ काम किया जो "एक मॉडल के माध्यम से बैकप्रोपेगेशन" से सीखते हैं। होक्रेइटर जैव सूचना विज्ञान में अनुप्रयोग के साथ कारक विश्लेषण विधियों के विकास में शामिल रहा है, जिसमें बाइक्लस्टरिंग के लिए एफ. ए. बी. आई. ए., वंश द्वारा पहचान के छोटे खंडों का पता लगाने के लिए एच. ए. पी. एफ. ए. बी. आई. ए. और आर. एन. ए. जीन अभिव्यक्ति का विश्लेषण करने के लिए उच्च घनत्व वाले ऑलिगोन्यूक्लियोटाइड डी. एन. ए. माइक्रोएरे को पूर्व प्रसंस्करण और सारांशित करने के लिए एफ. ए. आर. एम. एस. शामिल हैं। 2006 में, होक्रेइटर और अन्य लोगों ने समर्थन वेक्टर मशीन (एस. वी. एम.), "संभावित समर्थन वेक्टर मशीन" (पी. एस. वी. एम.) के विस्तार का प्रस्ताव रखा, जिसे गैर-वर्ग कर्नेल मैट्रिक्स पर लागू किया जा सकता है और इसका उपयोग उन कर्नेल के साथ किया जा सकता है जो सकारात्मक निश्चित नहीं हैं। होक्रेइटर और उनके सहयोगियों ने माइक्रोएरे डेटा के लिए जीन चयन सहित चयन की विशेषता के लिए पीएसवीएम को लागू किया है। होक्रेइटर को एल. एस. टी. एम. पर उनके काम के लिए 2021 में आई. ई. ई. ई. सी. आई. एस. न्यूरल नेटवर्क पायनियर पुरस्कार से सम्मानित किया गया था। संदर्भ बाहरी लिंक होम पेज सेप होकरेइटर 1967 जन्म जीवित लोग जर्मन जैव सूचना विज्ञान बायोस्टैटिस्टियन कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ता मशीन लर्निंग शोधकर्ता म्यूनिख के तकनीकी विश्वविद्यालय के अकादमिक कर्मचारी जोहान्स केपलर विश्वविद्यालय लिंज़ के शैक्षणिक कर्मचारी