Shun’ichi Amari

Shun’ichi Amari
甘利俊一
	; Shun’ichi Amari (2019)
Data i miejsce urodzenia	3 stycznia 1936 ; Tokio
Zawód, zajęcie	matematyk
Narodowość	japońska
	Odznaczenia
	Multimedia w Wikimedia Commons

Shun’ichi Amari (jap. 甘利俊一 Amari Shun’ichi; ur. 3 stycznia 1936 w Tokio^[1]) – japoński matematyk.

Życiorys[edytuj | edytuj kod]

W latach 1954–1958 studiował matematykę stosowaną na Uniwersytecie Tokijskim^[1]. Następnie w 1960 roku napisał pracę magisterską na temat podstaw diakoptyki i kodiakoptyki w ujęciu teorii informacji i topologii, natomiast w 1963 roku obronił doktorat dotyczący zastosowania zaawansowanych metod teorii informacji w diakoptyce^[1]. Shun’ichi Amari otrzymał wiele krajowych i międzynarodowych nagród, jest profesorem wizytującym prestiżowych uniwersytetów^[1]. Jest autorem ponad 200 recenzowanych artykułów^[2], a jego wkład związany jest między innymi z jego autorskimi badaniami nad geometrią informacji^[3] i metodą gradientu naturalnego wykorzystywanego w uczeniu maszynowym^[4]. W 1959 roku został członkiem zagranicznym Polskiej Akademii Nauk^[5].

Główne obszary badań[edytuj | edytuj kod]

Geometria informacji

Wybrane publikacje[edytuj | edytuj kod]

Geometryczna teoria informacji (w jęz. japońskim), Kyōritsu Shuppan, 1968.
Teoria informacji (w jęz. japońskim), Daiyamondosha, 1971.
Matematyczna teoria sieci neuronowych (w jęz. japońskim), Sangyō Tosho, 1978.
Metody geometrii informacji^[3], we współpracy z Hiroshim Nagaoką, pierwotnie opublikowana w 1993 roku i opublikowana w USA w 2000 roku przez Amerykańskie Towarzystwo Matematyczne (AMS).

Nagrody i wyróżnienia[edytuj | edytuj kod]

Nagroda Akademii Japonii (1995)
Nagroda IEEE Emanuela R. Piore’a (1997)
Zasłużony dla Kultury (2012)
Order Kultury (2019)

Przypisy[edytuj | edytuj kod]

↑ ^a ^b ^c ^d Curriculum Vitae - Shun-ichi Amari, [w:] RIKEN Brain Science Institute [online], www.brain.riken.go.jp [dostęp 2021-07-29] [zarchiwizowane z adresu 2012-03-06] (ang.).
↑ Shun’ichi Amari, [w:] Google Scholar [online], scholar.google.com [dostęp 2021-07-27] (ang.).
↑ ^a ^b ShunʼichiS. Amari ShunʼichiS., HiroshiH. Nagaoka HiroshiH., Methods of Information Geometry, American Mathematical Society, 2000, ISBN 978-0-8218-0531-2 [dostęp 2021-07-27] (ang.).
↑ Shun-ichiS. Amari Shun-ichiS., Natural Gradient Works Efficiently in Learning, „Neural Computation”, 10 (2), 1998, s. 251–276, DOI: 10.1162/089976698300017746, ISSN 0899-7667 [dostęp 2021-07-27] (ang.).
↑ Amari, Shun-ichi [online], Polska Akademia Nauk [dostęp 2021-10-17] (pol.).

[cv-1] Curriculum Vitae - Shun-ichi Amari, [w:] RIKEN Brain Science Institute [online], www.brain.riken.go.jp [dostęp 2021-07-29] [zarchiwizowane z adresu 2012-03-06] (ang.).

[2] Shun’ichi Amari, [w:] Google Scholar [online], scholar.google.com [dostęp 2021-07-27] (ang.).

[:0-3] ShunʼichiS. Amari ShunʼichiS., HiroshiH. Nagaoka HiroshiH., Methods of Information Geometry, American Mathematical Society, 2000, ISBN 978-0-8218-0531-2 [dostęp 2021-07-27] (ang.).

[4] Shun-ichiS. Amari Shun-ichiS., Natural Gradient Works Efficiently in Learning, „Neural Computation”, 10 (2), 1998, s. 251–276, DOI: 10.1162/089976698300017746, ISSN 0899-7667 [dostęp 2021-07-27] (ang.).

[PAN-5] Amari, Shun-ichi [online], Polska Akademia Nauk [dostęp 2021-10-17] (pol.).

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]