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डेविड रूमेलहार्ट (1942-2011) एक अमेरिकी मनोवैज्ञानिक और संज्ञानात्मक वैज्ञानिक थे, जिन्होंने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम को लोकप्रिय बनाने में मदद की और मौलिक पैरेलल डिस्ट्रिब्यूटेड प्रोसेसिंग खंडों के सह-संपादन किया।

डेविड रुमेलहार्ट एक अमेरिकी मनोवैज्ञानिक और संज्ञानात्मक वैज्ञानिक थे, जिनके 1980 के दशक के कार्य ने पहले एआई-विंटर के बाद तंत्रिका-नेटवर्क प्रतिमान को पुनर्जीवित करने में मदद की। वे 1986 के पेपर "लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स बाय बैक-प्रोपेगेटिंग एरर्स" के लिए सबसे अधिक जाने जाते हैं, जो जेफ्री हिंटन और रोनाल्ड जे. विलियम्स के साथ सह-लेखित था, जिसमें दिखाया गया कि बहु-परत नेटवर्क अपनी परतों के माध्यम से त्रुटि ग्रेडिएंट्स को पीछे की ओर प्रसारित करके उपयोगी आंतरिक प्रतिनिधित्व सीख सकते हैं।

करियर और योगदान

रुमेलहार्ट ने 1967 में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से गणितीय मनोविज्ञान में पीएचडी प्राप्त की और अपने करियर का अधिकांश समय मानव अनुभूति का अध्ययन करने में बिताया, इससे पहले कि वे मन के कम्प्यूटेशनल मॉडल की ओर मुड़े। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो में, वे संज्ञानात्मक वैज्ञानिकों के एक समूह में शामिल हुए, जो यह पता लगा रहे थे कि क्या सरल, न्यूरॉन-जैसी इकाइयों के नेटवर्क धारणा, स्मृति और भाषा के उन पहलुओं की व्याख्या कर सकते हैं, जिनसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रतीकात्मक, नियम-आधारित दृष्टिकोण संघर्ष कर रहे थे।

हालांकि बैकप्रोपेगेशन के पीछे का गणित पहले वर्णित किया जा चुका था, विशेष रूप से 1970 के दशक के नियंत्रण-सिद्धांत कार्य में, रुमेलहार्ट के 1986 के पेपर ने प्रदर्शित किया कि यह तकनीक छिपी हुई परतों वाले नेटवर्क को ऐसी समस्याओं को हल करने के लिए प्रशिक्षित कर सकती है जिन्हें एकल-परत पर्सेप्ट्रॉन सिद्ध रूप से नहीं कर सकता था, जो पर्सेप्ट्रॉन मॉडल की 1969 की प्रसिद्ध आलोचना का सीधा उत्तर था। यह पेपर, जेम्स मैक्लेलैंड के साथ रुमेलहार्ट द्वारा सह-संपादित दो-खंड पुस्तक, पैरेलल डिस्ट्रिब्यूटेड प्रोसेसिंग (1986) के साथ, संज्ञानात्मक विज्ञान के भीतर "कनेक्शनिस्ट" स्कूल का स्थापना पाठ बन गया और उभरते हुए तंत्रिका गणना क्षेत्र को एक कठोर, सामान्य-उद्देश्यीय सीखने का नियम दिया।

रुमेलहार्ट 1987 में स्टैनफोर्ड चले गए, जहाँ उन्होंने अनुभूति के कनेक्शनिस्ट मॉडल पर काम जारी रखा, जिसमें भाषा अधिग्रहण और पढ़ने के लिए नेटवर्क शामिल थे। उनका दृष्टिकोण मन को कई सरल इकाइयों की एक प्रणाली के रूप में मानता था जो समानांतर में काम करती हैं, अनुभव के माध्यम से अपने कनेक्शन भार को समायोजित करती हैं, एक विचार जो दशकों बाद आए डीप-लर्निंग युग का बहुत कुछ पूर्वानुमान करता था, जब पर्याप्त डेटा और जीपीयू कंप्यूट उपलब्ध हो गए ताकि उसी मूल वास्तुकला के बहुत बड़े संस्करणों को प्रशिक्षित किया जा सके।

बाद का जीवन और विरासत

1990 के दशक के मध्य में रुमेलहार्ट को पिक रोग का निदान किया गया, जो फ्रंटोटेम्पोरल डिमेंशिया का एक रूप है, जिसने उनके शोध करियर को समाप्त कर दिया। उनका निधन 2011 में हुआ। संज्ञानात्मक विज्ञान सोसायटी ने 2001 में मानव अनुभूति के औपचारिक विश्लेषण में उत्कृष्ट योगदान को मान्यता देने के लिए डेविड ई. रुमेलहार्ट पुरस्कार की स्थापना की, और पिछले प्राप्तकर्ताओं में कई शोधकर्ता शामिल हैं जिन्होंने बाद में मशीन-लर्निंग और तंत्रिका-नेटवर्क अनुसंधान में उनके कार्य पर निर्माण किया। बैकप्रोपेगेशन, जिसे परिष्कृत किया गया और उपयुक्त लॉस-फंक्शन पर ग्रेडिएंट-डिसेंट के साथ जोड़ा गया, आज लगभग सभी आधुनिक तंत्रिका नेटवर्कों के लिए मुख्य प्रशिक्षण विधि बना हुआ है, छोटे क्लासिफायर से लेकर आज की सबसे बड़ी बड़ी-भाषा-मॉडल प्रणालियों तक।

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