迪德里克·P·“德克”·金马（生于1983年）是一位荷兰计算机科学家和企业家。他是OpenAI的联合创始人，目前受雇于Anthropic，从事生成式人工智能方面的工作。在其职业生涯早期，他曾在谷歌工作，专注于文本到图像模型。金马最为人所知的是共同发明了Adam优化器和变分自编码器（VAE），这两者已成为机器学习和深度学习领域的基础工具。
金马于2009年在乌得勒支大学获得硕士学位，并于2013年在阿姆斯特丹大学获得博士学位，导师为马克斯·韦林。他的博士研究引入了变分自编码器和Adam优化算法，这些成果此后在人工智能领域被广泛采用。
变分自编码器
变分自编码器在金马2013年的博士工作中提出，是一种用于无监督学习的神经网络架构。它将变分推断与深度学习相结合，通过学习输入数据的潜在表示来生成新的数据样本。VAE已应用于图像生成、异常检测和表示学习，并且仍然是现代生成模型的基石。
Adam优化器
Adam优化器由金马和吉米·巴于2014年共同开发，是一种自适应学习率优化算法。它结合了随机梯度下降的两种其他扩展，，AdaGrad和RMSProp，，的优点。Adam通过梯度的第一和第二矩估计，为不同参数计算各自的自适应学习率。由于其高效性和稳健性，Adam已成为训练深度神经网络（包括用于大型语言模型和变换器的神经网络）中使用最广泛的优化器之一。
职业生涯与贡献
博士毕业后，金马在谷歌工作，为生成式人工智能研究做出了贡献，特别是在文本到图像模型方面。他是OpenAI的联合创始人之一，该研究组织致力于以安全且有益的方式推进人工智能。在OpenAI，他可能参与了生成模型和强化学习的早期发展。目前，他受雇于Anthropic，一家人工智能安全公司，继续从事先进人工智能系统的研究。
影响与认可
金马的工作对人工智能领域产生了深远影响。Adam优化器被用于无数机器学习应用中，从学术研究到工业产品。变分自编码器启发了众多变体和应用，包括在生成式人工智能和深度学习领域。他的贡献得到了人工智能社区的认可，他被认为是现代人工智能领域有影响力的研究者之一。
参见
参考文献
- 来源事实取自维基百科（CC BY-SA）。
外部链接
- 官方网站（未提供）。