Arthur E. Bryson
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Arthur Earl Bryson Jr., né le [1], est le professeur émérite d'ingénierie Paul Pigott de l'Université Stanford et le "père de la théorie moderne de la commande optimale". Avec Henry J. Kelley, il est également à l'origine d'une première version de la procédure de rétropropagation du gradient[2],[3],[4] désormais largement utilisé pour l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones artificiels.
| Naissance | |
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Scientifique, ingénieur en aérospatiale, professeur d'université, universitaire, ingénieur en astronautique |
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Paul Pigott Professorship in Engineering (d) |
| Membre de | |
| Directeur de thèse |
Hans W. Liepmann (en) |
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| Distinctions |
Richard E. Bellman Control Heritage Award (en) () Médaille Daniel-Guggenheim |
Il est membre du programme de formation de la marine américaine V-12 à l'Iowa State College, et y obtient son B.S. en génie aéronautique en 1946[5]. Il obtient son doctorat au California Institute of Technology, en 1951. Sa thèse intitulée An Interferometric Wind Tunnel Study of Transonic Flow past Wedge and Circular Arcs est conseillée par Hans W. Liepmann.
Arthur Bryson est le conseiller en doctorat du théoricien du contrôle de Harvard Yu-Chi Ho.
En 1970, Arthur Bryson est élu membre de l'Académie nationale d'ingénierie des États-Unis pour ses contributions à l'enseignement de l'ingénierie et son application imaginative des méthodes statistiques modernes à l'optimisation de l'ingénierie.
Prix et distinctions modifier
Il est nommé membre de l'Académie nationale d'ingénierie des États-Unis en 1970 et de la National Academy of Sciences en 1973. Il reçoit le prix IEEE Control Systems Science and Engineering Award en 1984[6],[7]. le Richard E. Bellman Control Heritage Award en 1990 du American Automatic Control Council (AACC)[8] et la Médaille Daniel-Guggenheim en 2009.
Notes et références modifier
- (en) Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, American Society of Mechanical Engineers, , p. 1967
- Arthur E. Bryson (1961, avril). Une méthode de gradient pour optimiser les processus d'allieu à plusieurs étapes. In Proceedings of the Harvard Univ. Symposium on digital computers and their applications.
- Stuart Dreyfus (1990). Réseaux neuronaux artificiels, rétropropagation et procédure du gradient de Kelley-Bryson. J. Guidance, Control and Dynamics, 1990.
- Jürgen Schmidhuber (2015). L'apprentissage profond dans les réseaux de neurones : An overview. Réseaux neuronaux 61 (2015) : 85-117. ArXiv
- (en) « Arthur E. Bryson, Jr. » [archive du ], www.aere.iastate.edu (consulté le )
- (en) « IEEE Control Systems Award Recipients », IEEE (consulté le )
- « IEEE Control Systems Award » [archive du ], IEEE Control Systems Society (consulté le )
- (en) « Richard E. Bellman Control Heritage Award », American Automatic Control Council (AACC) (consulté le )
Voir aussi modifier
Liens externes modifier
- (en) Site officiel
- Ressources relatives à la recherche :
