Amos Stokey

Amos James Storkey (nacido en 1971) es profesor de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial en la Escuela de Informática de la Universidad de Edimburgo .

Storkey estudió matemáticas en el Trinity College de Cambridge y obtuvo su doctorado en el Imperial College de Londres . En 1997, durante su doctorado, trabajó en la red de Hopfield , una forma de red neuronal artificial recurrente popularizada por John Hopfield en 1982. Las redes de Hopfield funcionan como sistemas de memoria direccionables por contenido ("asociativos") con nodos de umbral binario , y Storkey desarrolló lo que se conoció como la "Regla de Aprendizaje de Storkey" . ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]}

Posteriormente, trabajó en métodos bayesianos aproximados, aprendizaje automático en astronomía, ^{[ 5 ]} modelos gráficos, inferencia y muestreo, y redes neuronales. Storkey se unió a la Escuela de Informática de la Universidad de Edimburgo en 1999, fue becario de investigación de Microsoft de 2003 a 2004, nombrado lector en 2012 y catedrático en 2018. Actualmente es miembro del Instituto de Computación Adaptativa y Neuronal, director del CDT en Ciencia de Datos [2014-22] y dirige el Grupo de Sistemas Bayesianos y Neuronales. ^{[ 6 ]} En diciembre de 2014, Clark y Storkey publicaron juntos un artículo innovador: "Enseñar a las redes neuronales convolucionales profundas a jugar al Go". La red neuronal convolucional (CNN o ConvNet) es una clase de redes neuronales profundas, aplicadas con mayor frecuencia al análisis de imágenes visuales. Su artículo demostró que una red neuronal convolucional entrenada mediante aprendizaje supervisado a partir de una base de datos de partidas de jugadores profesionales humanos podía superar a GNU Go y ganar algunas partidas contra Fuego 1.1, un algoritmo de búsqueda en árbol de Monte Carlo, en una fracción del tiempo que le tomaba a Fuego jugar. ^{[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]}

• Antoniou A, Storkey A, Edwards H. Redes generativas adversarias con aumento de datos. Preimpresión de arXiv arXiv:1711.04340. 12 de noviembre de 2017.Según Google Académico , ha sido citado 490 veces. ^{[ 11 ]}
• Burda Y, Edwards H, Storkey A, Klimov O. Exploración mediante destilación aleatoria de redes. Preimpresión de arXiv arXiv:1810.12894. 30 de octubre de 2018.Según Google Scholar, este artículo ha sido citado 368 veces ^{[ 11 ].}
• Burda Y, Edwards H, Pathak D, Storkey A, Darrell T, Efros AA. Estudio a gran escala del aprendizaje impulsado por la curiosidad. Preimpresión de arXiv arXiv:1808.04355. 13 de agosto de 2018.Según Google Scholar, este artículo ha sido citado 313 veces ^{[ 11 ].}
• Everingham M, Zisserman A, Williams CK, Van Gool L, Allan M, Bishop CM, Chapelle O, Dalal N, Deselaers T, Dorkó G, Duffner S. El desafío de clases de objetos visuales de Pascal de 2005. En Machine Learning Challenges Workshop 2005 Apr 11 (pp.  117–176).Springer, Berlín, Heidelberg. Según Google Académico, este artículo ha sido citado 306 veces ^{[ 11 ].}
• Toussaint M, Storkey A. Inferencia probabilística para la resolución de procesos de decisión de Markov de estado discreto y continuo. En Actas de la 23.ª conferencia internacional sobre aprendizaje automático, 25 de junio de 2006 (págs.  945-952).Según Google Scholar, este artículo ha sido citado 217 veces ^{[ 11 ].}