WikiDer > Дэвид Вольперт

David Wolpert
Дэвид Х. Вольперт
НациональностьАмериканец
Альма-матерУниверситет Принстона
Калифорнийский университет в Санта-Барбаре
Научная карьера
ПоляМатематика
Информатика
УчрежденияИнститут Санта-Фе
ДокторантЭнтони Зи

Дэвид Хилтон Вольперт американский математик, физик и специалист в области информатики. Он профессор в Институт Санта-Фе. Он является автором трех книг, трех патентов, более ста рецензируемых статей и получил множество наград. Его имя особенно связано с группой теорем информатики, известной как "нет бесплатного обеда".

Карьера

Дэвид Вулперт получил степень бакалавра искусств. по физике на Университет Принстона (1984), затем посетил Калифорнийский университет в Санта-Барбаре, где получил степени магистра (1987) и доктора философии. (1989).

С 1989 по 1997 год он работал исследователем в Лос-Аламосская национальная лаборатория, IBM, TXN Inc. и Институт Санта-Фе.

С 1997 по 2011 год работал старшим специалистом по информатике в НАСА Эймса и стал приглашенным исследователем в Институт Макса Планка. В 2010-11 годах он проработал стипендиатом Улама в Центре нелинейных исследований в Лос-Аламосе.[1]

Он присоединился к преподавателям Института Санта-Фе в 2011 году и стал там профессором в сентябре 2013 года.[2] Его исследовательские интересы включали статистика, теория игры, машинное обучение Приложения, теория информации, оптимизация методы и теория сложных систем.

«Нет бесплатного обеда»

Одно из самых обсуждаемых достижений Вольперта известно как Никаких бесплатных обедов в поиске и оптимизации.[3][4][5][6] Согласно этой теореме все алгоритмы поиска и оптимизации одинаково хорошо усредняются по всем задачам того класса, для которого они предназначены. Теорема верна только при определенных условиях, которые не часто встречаются именно в реальной жизни,[7][8][9] хотя утверждалось, что условия могут быть выполнены приблизительно.[10] Теорема относится к области компьютерных наук, но ее более слабая версия известна как «фольклорная нет теоремы о бесплатном обеде»Был привлечен Уильям А. Дембски в поддержку умный дизайн.[11] Такое использование теоремы было отвергнуто самим Вольпертом.[12] и другие.[13][14]

Ограничение знаний

Вольперт выдвинул формальный аргумент, чтобы показать, что в принципе невозможно для любого интеллекта знать все о вселенной, частью которой он является, другими словами, опровергая "Демон лапласа".[15] Это рассматривалось как расширение ограничительных теорем двадцатого века, таких как теоремы Гейзенберг и Гёдель.[16] В 2018 году Вольперт опубликовал доказательство, раскрывающее фундаментальные пределы научного знания.[17]

Машинное обучение

Вольперт внес большой вклад в раннюю работу над машинное обучение. К ним относятся первые Байесовский оценщик энтропия из распространение на основе образцов раздачи,[18][19] опровергая формальные утверждения, что «процедура доказательства» эквивалентна иерархической байесовской процедуре,[20] байесовская альтернатива критерий хи-квадрат,[21] доказательство того, что нет предшествующий для чего процедура начальной загрузки оптимален по Байесу,[22] и байесовские расширения разложения смещения плюс дисперсия.[23] Наиболее заметно он представил "сложное обобщение",[24] более сложная версия перекрестная проверка который использует удерживаемый / удерживаемый перегородки набора данных, чтобы объединить алгоритмы обучения, а не просто выбрать один из них. Эта работа была развита Брейманом, Смитом, Кларком и многими другими, и, в частности, два лучших победителя конкурса Netflix 2009 года широко использовали составное обобщение (переименованное в «смешивание»).[25]

Академическое членство

Награды

  • Премия Кусака, факультет физики Принстонского университета
  • Премия за лучшую статью за транзакции IEEE по эволюционным вычислениям, тома 1 и 2
  • Награда за выдающиеся достижения для кода IC НАСА за 1999 год

Публикации (только книги)

  • Wolpert, D.H. (ред.), Математика обобщения, Аддисон-Уэсли, 1994. ISBN 0201409852
  • Wolpert, D.H. Теорема о неполноте для расчета будущего, Программа экономики SFI, Институт Санта-Фе, 1996.
  • Тумер, К. и Вольперт, Д.Х. (ред.), Коллективы и дизайн сложных систем, Springer, 2004. ISBN 0387401652
  • Гай, Т.В., Карни М., Вольперт Д.Х. (ред.), Принятие решений с несовершенными лицами, принимающими решения, Springer, 2012. ISBN 3642246478
  • Wolpert, D.H. Теория коллективного разума, Сервер технических отчетов НАСА, 2003 г. ISBN 1289283427

использованная литература

  1. ^ "Ученый CNLS Ulam". Архивировано из оригинал в 2014-10-26. Получено 2014-09-22.
  2. ^ Дэвид Вольперт, Институт Санта-Фе
  3. ^ Wolpert, D.H., Macready, W.G. (1995), Теоремы об отсутствии бесплатного обеда для поиска, Технический отчет SFI-TR-95-02-010 (Институт Санта-Фе).
  4. ^ Wolpert D.H., Macready W.G. (1997). «Теоремы об отсутствии бесплатного обеда для оптимизации» (PDF). IEEE Transactions по эволюционным вычислениям. 1: 67. CiteSeerX 10.1.1.138.6606. Дои:10.1109/4235.585893.
  5. ^ Вольперт, Дэвид (1996), Отсутствие априорных различий между алгоритмами обучения, Нейронные вычисления, стр. 1341–1390.
  6. ^ Дэвид Х. Вольперт, Что на самом деле означают теоремы о запрете бесплатного обеда; Как улучшить алгоритмы поиска, Рабочий документ SFI 2012-10-017, Институт Санта-Фе 2012
  7. ^ Стритер, М. (2003) Два широких класса функций, для которых не действует результат без бесплатного обеда, Генетические и эволюционные вычисления - GECCO 2003, стр. 1418–1430.
  8. ^ Игель С., Туссент М. (2004). "Теорема без бесплатного обеда для неравномерного распределения целевых функций". Журнал математического моделирования и алгоритмов. 3 (4): 313–322. CiteSeerX 10.1.1.71.9744. Дои:10.1023 / b: jmma.0000049381.24625.f7.
  9. ^ Инглиш, Т. (2004), Нет больше обеда: анализ последовательного поиска, Труды Конгресса IEEE 2004 г. по эволюционным вычислениям, стр. 227–234.
  10. ^ Дросте С., Янсен Т., Вегенер И. (2002). «Оптимизация с помощью эвристики рандомизированного поиска: (A) теорема NFL, реалистичные сценарии и сложные функции». Теоретическая информатика. 287 (1): 131–144. Дои:10.1016 / s0304-3975 (02) 00094-4. HDL:2003/5394.CS1 maint: несколько имен: список авторов (ссылка на сайт)
  11. ^ Дембски, В. А. (2002) Нет бесплатного обеда, Роуман и Литтлфилд, ISBN 0-7425-1297-5
  12. ^ Вольперт, Д. (2003), Трактовка Уильяма Дембски теорем о запрете бесплатного обеда написана в желе., Причина разговора
  13. ^ Перах, М. (2003), Теоремы о запрете бесплатного обеда и их применение к эволюционным алгоритмам, Причина разговора.
  14. ^ Ричард Вайн (2002), Не бесплатный обед, а коробка шоколадных конфет (раздел 5.3), Архив TalkOrigins
  15. ^ Дэвид Х. Вольперт (2008). "Физические пределы вывода". Physica D. 237 (9): 1257–1281. arXiv:0708.1362. Bibcode:2008PhyD..237.1257W. Дои:10.1016 / j.physd.2008.03.040. полный текст
  16. ^ Грэм П. Коллинз, В любой возможной вселенной ни один интеллект не может знать всего, Scientific American, 16 февраля 2009 г.
  17. ^ «Новое доказательство раскрывает фундаментальные пределы научного знания». Получено 2018-10-04.
  18. ^ Дэвид Х. Вольперт и Дэвид Вольф (1995). "Оценка функций вероятностных распределений по конечному набору выборок.". Физический обзор E. 52 (6): 6841–6854. Bibcode:1995PhRvE..52.6841W. CiteSeerX 10.1.1.55.7122. Дои:10.1103 / Physreve.52.6841. PMID 9964199.
  19. ^ Дэвид Х. Вольперт и Саймон ДеДео (2013). "Оценка функций распределений, определенных в пространствах неизвестного размера". Энтропия. 15 (12): 4668–4699. arXiv:1311.4548. Bibcode:2013Entrp..15.4668W. Дои:10.3390 / e15114668.
  20. ^ Дэвид Х. Вольперт и Чарльз Э. Штраус (1996). "Что Байес говорит о процедуре доказательства". Максимальная энтропия и байесовские методы 1993 г..
  21. ^ Дэвид Х. Вольперт (1996). "Определение того, принадлежат ли два набора данных к одному распределению". Максимальная энтропия и байесовские методы 1995 г..
  22. ^ Дэвид Х. Вольперт (1996). "Bootstrap несовместим с теорией вероятностей". Максимальная энтропия и байесовские методы 1995 г..
  23. ^ Дэвид Х. Вольперт (1997). "На смещение плюс дисперсия". Нейронные вычисления. 9 (6): 1211–1243. Дои:10.1162 / neco.1997.9.6.1211.
  24. ^ Дэвид Х. Вольперт (1992). "Сложное обобщение". Нейронные сети. 5 (2): 241–259. CiteSeerX 10.1.1.133.8090. Дои:10.1016 / s0893-6080 (05) 80023-1.
  25. ^ Джозеф Силл; и другие. (2008). "Функционально-взвешенное линейное наложение". Physica D: нелинейные явления. 237 (9): 1257–1281. arXiv:0708.1362. Bibcode:2008PhyD..237.1257W. Дои:10.1016 / j.physd.2008.03.040.

внешние ссылки