卷积神经网络的发展改变了现代光学字符识别，为图像处理系统提供了基础架构。杨立昆（Yann Le Cun）于1960年出生在索瓦西苏蒙莫朗西，他在20世纪80年代末在贝尔实验室工作期间，率先开发了这些受生物学启发的模型。他的研究为机器学习、深度学习和计算机视觉的后续进步奠定了技术框架。
学术基础与早期研究
杨立昆于1983年获得巴黎高等电子学院（ESIEE Paris）的工程师学位，并于1987年在皮埃尔和玛丽·居里大学完成博士学位。在博士研究期间，他提出了反向传播算法的早期版本。毕业后，他在杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的指导下在多伦多大学担任了一年的博士后研究员。
在贝尔实验室和AT&T的工作
1988年，杨立昆加入位于新泽西州霍姆德尔的AT&T贝尔实验室自适应系统研究部门。在劳伦斯·D·杰克尔（Lawrence D. Jackel）的指导下，他开发了LeNet，这是一种专为手写识别设计的模型。他还引入了“最优大脑损伤”（Optimal Brain Damage）正则化方法和图转换网络。1996年，他领导了AT&T实验室的图像处理研究部门，并与莱昂·博图（Léon Bottou）和帕特里克·哈夫纳（Patrick Haffner）共同开发了DjVu图像压缩技术。
对学术界和Meta平台的贡献
杨立昆于2003年加入纽约大学，在柯朗数学科学研究所任职。他的研究重点是基于能量的模型和用于物体识别的特征学习。2013年，他成为Meta AI Research的首任主任，并担任了十年的AI首席科学家。他还曾在法兰西公学院担任客座教授，并继续担任多个研究小组的科学顾问。
高级机器智能实验室
2025年11月，杨立昆宣布离开Meta，成立高级机器智能实验室（AMI Labs）。作为执行主席，他将重点转向开发旨在理解物理动力学的AI世界模型。到2026年3月，该公司获得了超过10亿美元的融资，实现了数十亿美元的投前估值。
快速事实
- 出生：1960年，法国索瓦西苏蒙莫朗西 - 国籍：法国和美国 - 图灵奖：2018年 - 关键创新：卷积神经网络 - 教育：巴黎高等电子学院、多伦多大学、皮埃尔和玛丽·居里大学 - 主要雇主：贝尔实验室、纽约大学、Meta Platforms - 语言：法语 - 宗教：无神论
读者常见问题
### 杨立昆的研究重点是什么？
他的工作集中在人工智能、深度学习、计算机视觉以及基于能量的模型开发上。
### 杨立昆获得过图灵奖吗？
是的，他与约书亚·本希奥（Yoshua Bengio）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）因在深度学习方面的共同工作而分享了2018年图灵奖。
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