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△何晓冬的谷歌学术主页
比如在2014年 ， 他与深度学习三巨头之一Yoshua Bengio等人给IEEE TASLP投稿的《Using RNN for Slot Filling in Spoken Language Understanding》 ， 提出了基于深度循环神经网络的口语理解模型 ， 为口语理解领域带来突破 。
六年之后 ， 该论文获得2020年度IEEE 信号处理协会 （IEEE SPS）最佳论文奖 。 跟一般顶会的最佳论文奖不同 ， 这个奖是从过去6年里发表于IEEE SPS的所有论文里评选 ， 相当于经过了时间的检验 。
何晓冬还为此感慨道 ， AI领域发展很快 ， 这个工作萌发idea的时候 ， 这些作者里还只有一位IEEE Fellow ， 获奖的时候 ， 作者群里已经7位Fellow加一个图灵奖了 。
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△ICASSP 线上举办的颁奖典礼
又比如2018年 ， 何晓冬与沈向洋、李笛等人在中国工程院刊FITEE发表论文《From Eliza to XiaoIce: Challenges and Opportunities with Social Chatbots》 ， 深度探讨了构建先进人机对话系统的设计原则 ， 获得业界广泛关注 ， 并获得2018年度优秀论文奖 。
基于其对自然语言理解和语言与视觉多模态信息处理的贡献 ， 2018年底何晓冬当选IEEE Fellow 。
此外 ， 他还曾担任IEEE西雅图分会主席及多个顶级学术期刊编委 。
深度学习爆发的见证者、参与者
正如乔布斯在斯坦福大学那场著名的演讲中所言 ， 人生中很多事件其间存在巧妙关联 ， 但要在多年后回望时才会发现 。
这一点在何晓冬身上也有印证 。
站在当下这个节点上 ， 何晓冬回望走过的路 ， 何晓冬对我们讲述了自己亲历的深度学习发展中的几个片刻 。
关于这个故事 ， 还要从2006年说起 。
当年 ， 深度学习三巨头之一Geoffrey Hinton在顶刊Science上发表了一篇论文 ， 名为《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》 。
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虽然当时人们认为这篇论文并不好懂 ， 但现在回头来看 ， 这篇论文可以称得上是这次深度学习浪潮的起点 。
在他看来 ， 很多算法、理论确实够前沿新颖 ， 但当真的用到实际问题中时 ， 效果却差强人意 。
之后在2008年的机器学习顶会NeurIPS （当时叫做NIPS）上 ， 他和当时微软的同事邓立便举办了一场语音语言研讨会 （NIPS Workshop on Speech and Language: Learning-based Methods and Systems） ， 同时也邀请Hinton来做报告 。
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