stringtranslate.com

Ronald Williams

Ronald J. Williams es profesor de informática en la Universidad Northeastern y uno de los pioneros de las redes neuronales . Fue coautor de un artículo sobre el algoritmo de retropropagación que desencadenó un auge en la investigación de redes neuronales. [1] También hizo contribuciones fundamentales a los campos de las redes neuronales recurrentes [2] [3] y el aprendizaje por refuerzo . [4] Junto con Wenxu Tong y Mary Jo Ondrechen, desarrolló la probabilidad óptima de orden parcial (POOL), un método de aprendizaje automático utilizado en la predicción de aminoácidos activos en estructuras de proteínas. POOL es un método de máxima verosimilitud con una restricción de monotonicidad y es un predictor general de propiedades que dependen monótonamente de las características de entrada. [5]

Referencias

  1. ^ David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton y Ronald J. Williams. Aprendizaje de representaciones mediante errores de propagación hacia atrás., Nature (Londres) 323, S. 533-536
  2. ^ Williams, RJ y Zipser, D. (1989). Un algoritmo de aprendizaje para ejecutar continuamente redes neuronales totalmente recurrentes. Computación neuronal, 1, 270-280.
  3. ^ RJ Williams y D. Zipser. Algoritmos de aprendizaje basados ​​en gradientes para redes recurrentes y su complejidad computacional. En Retropropagación: teoría, arquitecturas y aplicaciones. Hillsdale, Nueva Jersey: Erlbaum, 1994.
  4. ^ Williams, RJ (1992). Algoritmos estadísticos simples de seguimiento de gradientes para el aprendizaje por refuerzo conexionista. Aprendizaje automático, 8, 229-256.
  5. ^ W. Tong, Y. Wei, LF Murga, MJ Ondrechen y RJ Williams (2009). Probabilidad óptima de orden parcial (POOL): predicción de máxima verosimilitud de residuos de sitios activos utilizando propiedades de secuencia y estructura 3D. Biología Computacional PLoS, 5(1): e1000266.

enlaces externos