जोनाथन लॉन्ग एक कंप्यूटर वैज्ञानिक और शोधकर्ता हैं, जिन्हें गहन शिक्षण, विशेष रूप से कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में उनके मौलिक योगदान के लिए पहचाना जाता है। वे पूर्ण रूप से संवहनी नेटवर्क (FCNs) विकसित करने के लिए सबसे अधिक जाने जाते हैं, जो एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला है जिसने एंड-टू-एंड, पिक्सेल-वार भविष्यवाणी को सक्षम करके अर्थगत विभाजन में क्रांति ला दी। उनका यह कार्य, जो कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में डॉक्टरेट अध्ययन के दौरान किया गया था, ने छवि समझ में बाद की वास्तुकलाओं और अनुप्रयोगों पर स्थायी प्रभाव डाला है।
लॉन्ग का शोध गहन शिक्षण में तेजी से प्रगति के दौर में उभरा, जब संवहनी तंत्रिका नेटवर्क मुख्य रूप से छवि वर्गीकरण के लिए उपयोग किए जाते थे। उनकी अंतर्दृष्टि इन नेटवर्कों को घने, स्थानिक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित करना था, जिसने विस्तृत दृश्य समझ की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए नई संभावनाएं खोलीं। उनके द्वारा पेश किया गया FCN ढांचा बाद के मॉडलों जैसे U-Net के लिए आधारशिला बन गया और कई अन्य क्षेत्रों को प्रभावित किया।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
जोनाथन लॉन्ग ने अपनी स्नातक पढ़ाई कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में की, जहां उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान और मशीन लर्निंग में एक मजबूत नींव विकसित की। इसके बाद वे स्नातक कार्य के लिए कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले चले गए, और बर्कले एआई रिसर्च (BAIR) प्रयोगशाला में शामिल हो गए। एलेक्सी एफ्रोस और ट्रेवर डैरेल सहित प्रमुख सलाहकारों के मार्गदर्शन में, लॉन्ग ने दृश्य पहचान कार्यों के लिए तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकलाओं को आगे बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित किया।
अपनी पीएचडी के दौरान, लॉन्ग ने साथी शोधकर्ताओं के साथ उन परियोजनाओं पर सहयोग किया जिन्होंने सिद्धांत और व्यावहारिक अनुप्रयोग को जोड़ा। उनका डॉक्टरेट शोध प्रबंध पूर्ण रूप से संवहनी नेटवर्क के विकास पर केंद्रित था, एक ऐसा विषय जो उनके करियर को परिभाषित करेगा और कंप्यूटर विज़न अनुसंधान की एक पीढ़ी को प्रभावित करेगा।
पूर्ण रूप से संवहनी नेटवर्क
2015 में, जोनाथन लॉन्ग ने इवान शेलहैमर और ट्रेवर डैरेल के साथ मिलकर IEEE सम्मेलन ऑन कंप्यूटर विज़न एंड पैटर्न रिकग्निशन (CVPR) में मौलिक पेपर "फुली कन्वोल्यूशनल नेटवर्क्स फॉर सिमेंटिक सेगमेंटेशन" प्रकाशित किया। इस कार्य ने एक नई वास्तुकला पेश की जिसने पारंपरिक वर्गीकरण नेटवर्क की पूरी तरह से जुड़ी परतों को संवहनी परतों से बदल दिया, जिससे मॉडल को किसी भी आकार की इनपुट छवियों को स्वीकार करने और तदनुसार आकार के आउटपुट मानचित्र उत्पन्न करने की अनुमति मिली। मुख्य नवाचार मोटे फीचर मानचित्रों को मूल छवि रिज़ॉल्यूशन तक अपसैंपल करने के लिए डिकनवोल्यूशनल परतों (जिन्हें ट्रांसपोज़्ड कनवोल्यूशन भी कहा जाता है) का उपयोग था, जिससे घने प्रति-पिक्सेल भविष्यवाणियां सक्षम हुईं।
FCN वास्तुकला को पिक्सेल-वार हानि कार्यों का उपयोग करके एंड-टू-एंड प्रशिक्षित किया गया था, और इसने PASCAL VOC और NYUDv2 जैसे मानक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए। पेपर ने प्रदर्शित किया कि वर्गीकरण के लिए सीखी गई विशेषताओं को प्रभावी ढंग से विभाजन कार्यों में स्थानांतरित किया जा सकता है, और इसने गहरी परतों से अर्थगत जानकारी को उथली परतों से बारीक विवरण के साथ संयोजित करने के लिए स्किप कनेक्शन की अवधारणा पेश की, जिससे सीमा सटीकता में सुधार हुआ।
यह कार्य पैच-आधारित या स्लाइडिंग-विंडो दृष्टिकोण से पूर्ण रूप से संवहनी मॉडल में प्रतिमान बदलने में सहायक था, जो अब अर्थगत विभाजन में मानक हैं। FCN ढांचे ने बाद की वास्तुकलाओं जैसे U-Net और ResNet-आधारित विभाजन मॉडल के लिए भी आधार तैयार किया, और इसका प्रभाव उदाहरण विभाजन और वस्तु पहचान तक फैला हुआ है।
योगदान और प्रभाव
जोनाथन लॉन्ग का योगदान FCN पेपर से परे है। पूर्ण रूप से संवहनी नेटवर्क पर उनके शोध को व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है और स्वायत्त ड्राइविंग, चिकित्सा इमेजिंग और रिमोट सेंसिंग में कई अनुप्रयोगों को प्रेरित किया है। घने भविष्यवाणी को कुशलता से करने की क्षमता ने FCN को वास्तविक समय प्रणालियों के लिए एक व्यावहारिक विकल्प बना दिया, और उन्हें टेस्ला ऑटोपायलट और अन्य स्वायत्त वाहन धारणा स्टैक के शुरुआती संस्करणों में अपनाया गया।
लॉन्ग के कार्य ने यह समझने में भी योगदान दिया कि तंत्रिका नेटवर्क को संरचित आउटपुट कार्यों के लिए कैसे डिज़ाइन किया जा सकता है। एंड-टू-एंड लर्निंग और डिकनवोल्यूशनल परतों के उपयोग पर उनके जोर ने जनरेटिव मॉडल और जनरेटिव एआई में बाद के विकास को प्रभावित किया।
अपनी पीएचडी पूरी करने के बाद, लॉन्ग ने क्षेत्र में काम करना जारी रखा, शैक्षणिक अनुसंधान और उद्योग अनुप्रयोगों दोनों में योगदान दिया। वे OpenAI और अन्य प्रमुख एआई संगठनों से जुड़े रहे हैं, जहां उन्होंने बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग सिस्टम पर अपनी विशेषज्ञता लागू की।
पुरस्कार और मान्यता
FCN पेपर को 2020 में CVPR में टेस्ट ऑफ टाइम अवार्ड मिला, जो कंप्यूटर विज़न पर इसके स्थायी प्रभाव को मान्यता देता है। लॉन्ग के कार्य को प्रमुख सम्मेलनों में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कारों सहित कई अन्य सम्मानों से सम्मानित किया गया है। उनके शोध को कई ट्यूटोरियल और सर्वेक्षण लेखों में शामिल किया गया है, जिससे विज़न के लिए गहन शिक्षण के विकास में एक प्रमुख व्यक्ति के रूप में उनकी स्थिति मजबूत हुई है।
बाद का करियर और वर्तमान कार्य
हाल के वर्षों में, जोनाथन लॉन्ग ने गहन शिक्षण मॉडल को स्केल करने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मल्टीमॉडल समझ में उनके अनुप्रयोगों की खोज पर ध्यान केंद्रित किया है। उन्होंने बड़े भाषा मॉडल से जुड़ी परियोजनाओं में योगदान दिया है और तंत्रिका नेटवर्क की दक्षता और मजबूती में सुधार पर काम किया है। उनकी वर्तमान रुचियों में मशीन लर्निंग सिद्धांत और अधिक सामान्य-उद्देश्य वाली एआई प्रणालियों का विकास शामिल है।
लॉन्ग अनुसंधान समुदाय के एक सक्रिय सदस्य बने हुए हैं, जो अक्सर स्टैनफोर्ड एआई लैब और MIT CSAIL जैसे संस्थानों के साथ सहयोग करते हैं। उनका चल रहा कार्य गहन शिक्षण के साथ जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है, और उन्हें क्षेत्र में एक विचारक नेता के रूप में माना जाता है।
यह भी देखें
संदर्भ
- Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2015). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. CVPR.
- Shelhamer, E., Long, J., & Darrell, T. (2017). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.