保罗·沃伯斯（Paul Werbos）

🕕 时间线：

1974/06/04

🚀 事件：

1974年，沃伯斯在哈佛大学博士毕业。在他的博士论文里，首次提出了通过误差的反向传播来训练人工神经网络。事实上，这位沃伯斯不光是BP算法的开创者，他还是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的早期开拓者之一。

由Paul Werbos、David E. Rumelhart、杰弗里·辛顿和Ronald J. Williams的著作，它才获得认可，并引发了一场人工神经网络的研究领域的“文艺复兴”。

🕵️ 人物：

保罗·沃伯斯堪称人工智能界的里程碑式人物。1974年,他在哈佛大学完成博士论文时提出了开创性的反向传播算法,这一算法使神经网络能够自主学习,为深度学习理论奠定了基础。直到今天,反向传播依然是训练深层神经网络的主要方法,对人工智能的发展功不可没。

除了在算法理论上的巨大贡献,沃伯斯还是应用科学的卓越实践者。他在能源领域的研究工作同样令人瞩目,例如提出把可再生能源电网智能化的想法。这位操守严谨、勇于创新的科学家,用自己坚实的理论创见和实践探索,为人类社会的可持续发展贡献力量。

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