도널드 제먼

Donald Geman
도널드 J. 제먼
DonaldGeman.jpg
도널드 제먼(오른쪽), 1983년 가을, 파리
태어난 (1943-09-20) 1943년 9월 20일 (78세)
미국 일리노이 주 시카고
국적미국인의
모교컬럼비아 대학교
일리노이 대학교 어바나 샴페인
노스웨스턴 대학교
수상ISI 고평가 연구원
과학 경력
필드수학
통계
기관매사추세츠 대학교
존스 홉킨스 대학교
에콜 노르말 수페리우레 데 카찬
박사학위 자문위원마이클 마커스

도널드 제이 제먼(Donald Jay Geman, 1943년 9월 20일생)은 미국의 응용 수학자로 기계 학습과 패턴 인식 분야의 선도적 연구자다. 그와 그의 동생인 스튜어트 제만은 공학에서 매우 인용된 (Google Scholar에 따르면, 2018년 1월 현재 21K 이상의 인용구) 기사에서 [1]깁스 샘플러를 제안하고 시뮬레이션 어닐링 알고리즘의 융합에 대한 첫 번째 증거로 매우 잘 알려져 있다.[2] 그는 존스 홉킨스 대학교의 교수로 동시에 에콜 노르말 수페리우레 드 카찬의 초빙교수를 맡고 있다.

전기

제만은 1943년 시카고에서 태어났다. 1965년 일리노이 대학교 어바나 샴페인에서 영문학과 학사 학위를, 1970년 노스웨스턴 대학교에서 수학 박사 학위를 받았다. 그의 논문은 "수평-창문 조건화와 정지 공정의 0"이라는 제목이 붙었다. 그는 1970년 매사추세츠 대학교(University of Massachusetts - Amherst)에 입학했고, 2001년 저명한 교수로 은퇴했다. 그 후 존스홉킨스 대학교 응용수학과의 교수가 되었다. 그는 또한 2001년부터 Eécole Normale Supérieure de Cachan의 초빙 교수로 재직하고 있다. 국립과학아카데미 회원이며, 수리통계연구소와 공업·응용수학협회 소속이다.

일

D. Geman과 J. 호로위츠는 1970년대 후반에 현지 시대와 확률적 과정의 직업 밀도에 대한 일련의 논문을 발표했다. 이 작품 및 기타 관련 문제에 대한 조사는 확률 연보에서 확인할 수 있다.[3] 1984년 동생 스튜어트와 함께 그는 오늘날에도 공학 문헌에서 가장 많이 인용된 논문[4] 중 하나인 이정표 논문을 발표했다. 이미지 분석을 위해 마코프 랜덤 필즈를 활용한 베이시안 패러다임을 도입한다. 이러한 접근방식은 지난 20년 동안 큰 영향력을 행사해왔으며 빠르게 발전하는 이 분야에서는 보기 드문 관광 산업으로 남아 있다. Y와 협력하여 [5][6]또 다른 이정표 논문에서. 아미트, 그는 무작위 결정 나무에 대한 개념을 도입했는데,[7][8] 그것은 무작위 숲으로 불리며 레오 브레이먼에 의해 대중화되었다. 그의 최근 작품으로는 컴퓨터 비전에 객체 탐지를[9] 위한 거칠고 미세한 계층적 계단식 계단식 도입과 생물정보학에서 고차원적인 소형 샘플 데이터셋에서 훈련된 분류자를 위한 간단하고 강력한 규칙으로서 TSP(Top Scoring Pairs) 분류기의 도입이 있다.[10][11]

참조

  1. ^ S. Geman; D. Geman (1984). "Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 6 (6): 721–741. doi:10.1109/TPAMI.1984.4767596. PMID 22499653. S2CID 5837272.
  2. ^ Google Scholar: 확률적 이완, 깁스 분포 및 베이지안 복원.
  3. ^ D. Geman; J. Horowitz (1980). "Occupation Densities". Annals of Probability. 8 (1): 1–67. doi:10.1214/aop/1176994824.
  4. ^ ISI가 많이 인용됨:Wayback Machine에 2007-05-19 보관된 Donald Geman http://hcr3.isiknowledge.com/author.cgi?&link1=Search&link2=Search%20Results&AuthLastName=geman&AuthFirstName=&AuthMiddleName=&AuthMailnstName=&CountryID=-1&DisciplineID=0&id=519
  5. ^ Y. 아밋과 D. Geman, "형태에 대한 무작위적 질문; 손으로 쓴 숫자 인식에 대한 응용" 기술 보고서 401, 시카고 대학교, IL, 1994.
  6. ^ Y. Amit; D. Geman (1997). "Shape Quantization and Recognition with Randomized Trees". Neural Computation. 9 (7): 1545–1588. CiteSeerX 10.1.1.57.6069. doi:10.1162/neco.1997.9.7.1545. S2CID 12470146.
  7. ^ 의사결정 숲: 분류, 회귀, 밀도 추정, 다지관 학습 및 준감독 학습을 위한 통일된 프레임워크. 트렌드 계산하다. 그래프. Vis, Vol. 7, No. 2-3(2011) 81–227. (2012년 2월), 페이지 81-227, doi:10.1561/06000035(안토니오 범죄시, 제이미 쇼튼, 엔더 코누코글루).
  8. ^ 컴퓨터 비전 및 의료 이미지 분석을 위한 의사결정 숲. 편집자 : A. 범죄자, J. Shotton. 스프링거, 2013년 ISBN 978-1-4471-4928-6 (인쇄) 978-1-4471-429-3 (온라인)
  9. ^ F. Fleuret; D. Geman (2001). "Coarse-to-Fine Face Detection". International Journal of Computer Vision. 41: 85–107. doi:10.1023/a:1011113216584. S2CID 6754141.
  10. ^ D. Geman; C. d'Avignon; D. Naiman; R. Winslow (2004). "Classifying gene expression profiles from pairwise mRNA comparisons". Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 3: 1–19. doi:10.2202/1544-6115.1071. PMC 1989150. PMID 16646797.
  11. ^ A-C Tan; D. Naiman; L. Xu; R. Winslow; D. Geman (2005). "Simple decision rules for classifying human cancers from gene expression profiles". Bioinformatics. 21 (20): 3896–3904. doi:10.1093/bioinformatics/bti631. PMC 1987374. PMID 16105897.

외부 링크