Введение
Бернард Видроу (Bernard Widrow) (род. 24 декабря 1929) - американский профессор электротехники в Стэнфордском университете. Он является соавтором адаптивного алгоритма фильтра наименьших средних квадратов (LMS) WidrowHoff вместе со своим тогдашним докторантом Тедом Хоффом. Алгоритм LMS привел к созданию искусственных нейронных сетей ADALINE и MADALINE и к технике обратного распространения. Он внес другие фундаментальные вклады в развитие обработки сигналов в области геофизики, адаптивных антенн и адаптивной фильтрации. Это краткое изложение его работы. Он является именем "правила дяди Берни": размер выборки для обучения должен быть в 10 раз больше, чем количество весов в сети.
Биография
Этот раздел основан на.
Ранние годы и образование
Он родился в Норвиче, штат Коннектикут. В молодости он интересовался электроникой. Во время Второй мировой войны он нашел запись на "Радио" в энциклопедии World Book и построил однотрубное радио. В 1947 году поступил в Массачусетский технологический институт, изучал электротехнику и электронику, окончил в 1951 году. После этого он получил должность научного ассистента в цифровой компьютерной лаборатории МТИ, в группе магнитных ядра памяти. DCL была подразделением лаборатории Servomechanisms, которая строила компьютер Whirlwind I. Опыт создания магнитной памяти с ядром сформировал его понимание компьютеров в "зрительную память", то есть он "ищет память и видит, что вы должны подключить вокруг нее". Для своей магистерской диссертации (1953, консультированной Уильямом Линвиллом), он работал над повышением соотношения сигнала к шуму сенсорного сигнала магнитной памяти. Тогда гистерезисные петли для магнитной памяти не были достаточно квадратными, что делало сигнал шумно. Для получения степени доктора философии (1956, консультировался Уильямом Линвиллом), он работал над статистической теорией квантового шума, вдохновленной работой Уильяма Линвилла и Дэвида Миддлтона. Во время докторской диссертации он узнал фильтр Винера от Ли Юк. Для проектирования фильтра Винера необходимо знать статистику безшумного сигнала, который нужно восстановить. Однако, если статистика безшумного сигнала неизвестна, это не может быть разработано. Таким образом, Видроу разработал адаптивный фильтр, который использует градиентное спуск, чтобы свести к минимуму среднюю квадратную погрешность. Он также посещал мастерскую Дартмута в 1956 году и был вдохновлен работать над ИИ.
Работа над ИИ
В 1959 году он получил своего первого аспиранта, Теда Хоффа. Они улучшили предыдущий адаптивный фильтр, чтобы он производил градиентное спуск для каждой точки данных, в результате чего появилось правило дельты и ADALINE. Чтобы избежать необходимости ручной настройки весов в ADALINE, они изобрели мемистор, с проводимостью (весами ADALINE) толщиной меди на графите. Во время встречи с Фрэнком Розенблатом, Видроу утверждал, что S-единицы в перцептронной машине не должны быть подключены случайным образом к A-единицам. Вместо этого, S-единицы должны быть удалены, так что фотоэлементы будут напрямую вводиться в A-единицы. Розенблатт возразил, что "человеческая сетчатка построена именно так". Несмотря на многочисленные попытки, им так и не удалось разработать алгоритм обучения многослойной нейронной сети. Самым удачным был "Правило Мадалин I" (1962), в котором было два уровня весов. Первый можно было обучить, а второй - исправить. Видроу заявил, что их проблема была бы решена алгоритмом обратного распространения. "Это было задолго до Пола Вербоса. Для меня спинная опора - это почти чудо".
Адаптируемая фильтрация
Не имея возможности обучать многослойные нейронные сети, Видроу обратился к адаптивной фильтрации и адаптивной обработке сигналов, используя методы, основанные на фильтре LMS для таких приложений, как адаптивная антенна, адаптивная аннулирование шума и применение в медицине. На конференции 1985 года в Сноуберде, штат Юта, он заметил, что исследования нейронных сетей возвращаются, и он также узнал об алгоритме обратного распространения. После этого он вернулся к исследованиям нейронных сетей.
Публикации
1965 "Критическое сравнение двух типов адаптивных классификационных сетей", К. Штейнбух и Б. Видроу, IEEE Transactions on Electronic Computers, pp. 737740. 1985 Б. Видроу и С. Д. Стернс. Адаптивная обработка сигналов. Нью-Джерси: Прентис Холл, Инк., 1985. 1994 Б. Видроу и Э. Валах. Адаптивный обратный контроль. Нью-Джерси: Прентис Холл, Инк., 1994. 2008 Б. Видроу и И. Коллар. Шум квантования: ошибка отклонения в цифровых вычислениях, обработке сигналов, управлении и связи. Кембриджский университет, 2008.