Bart Kosko
बार्ट एंड्रयू कोस्को (जन्म 7 फरवरी, 1960) एक लेखक और दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (यूएससी) में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कानून के प्रोफेसर हैं। वह अस्पष्ट तर्क, तंत्रिका नेटवर्क और शोर के शोधकर्ता और लोकप्रियकर्ता हैं, और मशीन इंटेलिजेंस के इन और संबंधित विषयों पर कई व्यापार पुस्तकों और पाठ्यपुस्तकों के लेखक हैं। उन्हें इंटरनेशनल न्यूरल नेटवर्क सोसाइटी द्वारा न्यूरल लर्निंग के लिए 2022 डोनाल्ड ओ. हेब्ब पुरस्कार से सम्मानित किया गया था। व्यक्तिगत पृष्ठभूमि कोस्को ने यू. एस. सी. (1982) से दर्शनशास्त्र और अर्थशास्त्र में स्नातक की डिग्री, यू. सी. सैन डिएगो (1983) से अनुप्रयुक्त गणित में स्नातकोत्तर की डिग्री, एलन स्टबरूड के तहत यू. सी. इरविन (1987) से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में पी. एच. डी. और जे. डी. की उपाधि प्राप्त की है। कॉनकॉर्ड लॉ स्कूल से। वह कैलिफोर्निया और संघीय अदालत में लाइसेंस प्राप्त एक वकील हैं, और लॉस एंजिल्स जिला अटॉर्नी के कार्यालय के लिए एक कानून क्लर्क के रूप में अंशकालिक काम किया। कोस्को एक राजनीतिक और धार्मिक संदेहवादी है। वह उदारवादी पत्रिका लिबर्टी के एक योगदान संपादक हैं, जहाँ उन्होंने "फिलिस्तीनी वाउचर" पर निबंध प्रकाशित किए हैं। कोस्को की अब तक की सबसे लोकप्रिय पुस्तक लिखना अंतर्राष्ट्रीय बेस्ट-सेलर फ़ज़ी थिंकिंग थी, जो मनुष्य और मशीनों के बारे में धूसर रंग में सोचने के बारे में थी, और उनकी सबसे हालिया पुस्तक नॉइज़ थी। उन्होंने लघु कथा और साइबर-थ्रिलर उपन्यास नैनोटाइम भी प्रकाशित किया है, जो वर्ष 2030 के दो दिनों में होने वाले संभावित विश्व युद्ध III के बारे में है। उपन्यास का शीर्षक उस समय की गति का वर्णन करने के लिए "नैनोटाइम" शब्द को जोड़ता है जो तब होता है जब तेज़ कंप्यूटर चिप्स, धीमे दिमाग के बजाय, घर के दिमाग। कोस्को की एक न्यूनतम गद्य शैली है, यहाँ तक कि उन्होंने अपनी पुस्तक नॉइज़ में अल्पविराम का भी उपयोग नहीं किया है। शोध कोस्को का तकनीकी योगदान तीन मुख्य क्षेत्रों में रहा हैः अस्पष्ट तर्क, तंत्रिका नेटवर्क और शोर। अस्पष्ट तर्क में, उन्होंने अस्पष्ट संज्ञानात्मक मानचित्र, अस्पष्ट उप-समझ, योगात्मक अस्पष्ट प्रणालियाँ, अस्पष्ट सन्निकटन प्रमेय, इष्टतम अस्पष्ट नियम, अस्पष्ट सहयोगी स्मृतियाँ, विभिन्न तंत्रिका-आधारित अनुकूली अस्पष्ट प्रणालियाँ, अस्पष्टता के अनुपात माप, अस्पष्ट सेटों का आकार, अस्पष्ट सिस्टमों का सशर्त विचलन, और (सीमित) अस्पष्ट सेटों का ज्यामितीय दृष्टिकोण हाइपरक्यूब्स में बिंदुओं के रूप में और अस्पष्टता बनाम संभावना की चल रही बहस के साथ इसके संबंध की शुरुआत की। न्यूरल नेटवर्क में, कोस्को ने डिफरेंशियल हेब्बियन लर्निंग की अनसुपरवाइज़्ड तकनीक पेश की, जिसे कभी-कभी "डिफरेंशियल सिनेप्स" कहा जाता है, और सबसे प्रसिद्ध बी. ए. एम. या फीडबैक न्यूरल आर्किटेक्चर का द्विदिशात्मक सहयोगी स्मृति परिवार, संबंधित वैश्विक स्थिरता प्रमेयों के साथ। शोर में, कोस्को ने अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कई अरैखिक प्रणालियों में शोर के इष्टतम स्तर को खोजने के लिए तंत्रिका जैसे सीखने के एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए अनुकूली यादृच्छिक अनुनाद की अवधारणा की शुरुआत की। उन्होंने तथाकथित "निषिद्ध अंतराल प्रमेय" के कई संस्करणों को साबित किया, जो इस बात की गारंटी देता है कि यदि शोर का औसत स्तर मूल्यों के अंतराल में नहीं आता है तो शोर एक प्रणाली को लाभान्वित करेगा। उन्होंने यह भी दिखाया कि शोर मार्कोव श्रृंखलाओं के संतुलन में अभिसरण को तेज कर सकता है। पुस्तकें गैर-कथा (सह-लेखक साइमन हेकिन के साथ) कथा संदर्भ बाहरी लिंक आधिकारिक साइट 1960 जन्म जीवित लोग अमेरिकी स्वतंत्रतावादी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो पूर्व छात्र दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय पूर्व छात्र दक्षिणी कैलिफोर्निया संकाय संभाव्यता सिद्धांतकार अनुप्रयुक्त गणित अमेरिकी पुरुष उपन्यासकार