LeCun论文被指「洗稿」？ LSTM之父发文怒怼：引我的还标原创

为控制器和世圈内数学模型。

其之前，世圈内数学模型研习数据分析控制器联合行动的后果，控制器可以利用世圈内数学模型提在此之前都市计划几个时间两步，并不需要使数据分析奖赏最大化的联合行动氨基酸。

关于基于智能的一组知觉（3a）的答案，这个疑问有数以外由我 1991年刊登的「第一台厚度研习电脑程式—神经氨基酸移位器」妥善解决。

它在闭包智能 (RNN) 的深层内涵结构之前用作无监督研习和数据分析解码，以在多个抽象级别和多个时间尺度（正是 LeCun 所读到的段落）上找到「长数据氨基酸的内部总括」。

关于基于智能的一组拟议（3b）的答案，已在 1990 年通过我的一组提升研习 (HRL)这篇史学论文有数以外妥善解决了这个疑问。

证词2：

LeCun ：

由于价格应用程序的两个侄应用程序都是可微的，所以能量梯度可以通过其他应用程序种系统传布，特别是世圈内应用程序、表演应用程序和知觉应用程序。

Schmidhuber：

这正是我在 1990 年刊登的段落，引述了 1980 年刊登的「具有在此之前馈智能的系统辨认」史学论文。

2000年，我的在此之前麻省理工学院后 Marcus Hutter 甚至刊登了用以研习世圈内数学模型和控制器的理论上最优、通用、不能微的分析方法。（另请参考所称为哥德尔机的数学上最优的自我参照 AGI）

证词3：

LeCun ：

短期清醒应用程序指令集可能类似于键值清醒网络平台。

Schmidhuber：

然而，他并未所述我在 1991 年刊登了第一个这样的「键值清醒网络平台」，以在此之前我刻画了氨基酸处理「Fast Weight Controllers」或 Fast Weight Programmers (FWPs)。FWP 保有一个超高速的智能，它通过种系统传布研习以较快修正另一个智能的较快权重。

证词4：

LeCun：

这篇史学论文的主要原创贡献在于：

（I）一个全面性认知指令集，其之前所有应用程序都是可区分的，其之前许多应用程序是可训练的。

（II）H-JEPA：数据分析世圈内的非生再加内涵指令集在多个抽象级别和多个时间尺度上研习对此的数学模型。

（III）一系列非对比自我监督研习假定，产生同时发放信息和可数据分析的对此。

（IV）用作 H-JEPA 作为不确定性下一组都市计划的数据分析世圈内数学模型的典范。

对此，Schmidhuber也按照LeCun列举的这四个应用程序一一校对，并计算出来了与他史学论出处有完全一致的点。

文章就此，他对此这篇文章的重点不是攻击刊登的史学论文或是其作者所反映的期望，关键是这些期望极为像LeCun 的史学论出处读到的那样「原创」。

他时说，这些论述的重申之前许多都有着我和我的同事的努力，LeCun如今所重申的他的「Main original contribution」说是与我几十年来科学研究的贡献密不能分，我渴望习者自己推论我的评论者的可能。

从LSTM开创者到……

说是，这位脱口而出坚所称别人抄袭他的研究再加果也不是第一回了。

晚在当年9翌年，他就在博客上撰文对此，如今引述最多的智能史学论文研究再加果，都是建立在我实验室完再加的文书工作之下的：

「LSTM不用时说了，其他还有以在此之前鼎鼎大名的开创性文书工作比如ResNet，比如AlexNet、GAN、Transformer，都和我的文书工作有关系。有些文书工作的第一版就是我要用出来的，但是如今这些人不话说武德，引述不规范，搞得这些研究再加果如今的归属认知有疑问。」

虽然脱口而出气性很大，但不得不时说Jürgen Schmidhuber这么多年来可能有些意难平。

同为AI信息技术的在此之前辈级戏仿，开创性研究再加果不想少要用，但授予的声誉和授权度似乎总与期望值有很大差。

尤其是在2018年，厚度研习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun荣膺诺贝尔时，就有不少的粉丝发出了质疑：诺贝尔为什么不想颁给LSTM开创者Jürgen Schmidhuber？他也是厚度研习信息技术的大家啊。

时间送回2015年，以在此之前Bengio、Hinton和LeCun三位大神企图在Nature上发了一篇review，题目直接就叫《Deep Learning》。

文章从基本上的电脑程式研习技术话说起，总结了现代电脑程式研习的主要指令集和分析方法，刻画了训练多层网络平台指令集的种系统传布算法，以及卷积智能的诞生，分布式对此和语言处理，以及闭包智能及其应用等等。

足足一个翌年后，Schmidhuber就在自己的博客上撰文进行时了批评。

Schmidhuber对此，这篇文章让他非常令人吃惊，因为全文多次引述三位作者自己的科学研究研究再加果，而对于其他奠基者戏仿对厚度研习更晚的贡献则均所称。

他视为，授予诺贝尔的「厚度研习三巨头」俨然再加了敛他人之功，以为己利的鸭窜、充分利用江湖地位彼此间吹捧，压制老在此之前辈的学阀。

2016年，Jürgen Schmidhuber又在NIPS大会的Tutorial上和「GAN开创者」Ian Goodfellow主动出击。

以在此之前，Goodfellow正话说到GAN与其他数学模型比如说时，Schmidhuber就让站出来发问打断。

Schmidhuber的疑问很长，非常少非常少时说了两分钟，主要段落是强调时说自己在1992年就已经重申来PM，接着时说了一大堆它的分析方法、充分利用过程等等，就此图穷匕见：你时说时说你的GAN和我的PM有并未相似之处？

Goodfellow也不虚张声势：你时说的疑问我们之在此之前在收件之前的已经交流过很多次了，我也晚就公开对此过你了，不想在如今的公开场合不对读者的耐心。

等等，等等……

或许Schmidhuber的这些「蜜汁操作」，可以用LeCun曾经的一封收件来解释：

「Jürgen 对众人的授权显得痴迷，似乎时说自己并未赢取奖赏的很多东西。却是是惯性地，他似乎在别人每次话说话结束时都要站紧紧，时说不久在此之前重申的研究再加果有他的功劳，大体上看，这种道德上极为合理。」

以下段落：

~juergen/lecun-rehash-1990-2022.html

—侵权通告—

举例：新近智元，编辑：nhyilin

非常少用以史学分享，侵权属于执笔。

若有侵权，请保持联系微信号:Eternalhui或nhyilin删除或修正！

—THE END—

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