Timothy Lillicrap
À Propos
Timothy Lillicrap est titulaire d’un B.Sc. spécialisé en science cognitive et intelligence artificielle de l’Université de Toronto et d’un Ph.D. en neuroscience des systèmes de l’Université Queen’s au Canada. En 2012, il est allé à l’Université d’Oxford pour faire un stage postdoctoral. En 2014, il s’est joint à Google DeepMind en tant que chercheur scientifique. Ses recherches portent sur l’apprentissage automatique dans le cadre du contrôle optimal et de la prise de décision, ainsi que sur le recours à ces cadres mathématiques pour comprendre comment le cerveau apprend.
Prix
- Bourse de recherche postdoctorale du CRSNG, 2015
- Médaille académique du Gouverneur général, 2001
Publications Pertinentes
- Hafner, D., Pasukonis, J., Ba, J., Lillicrap, T. (2024). Mastering diverse domains through world models. arXiv:2301.04104.
- Lillicrap, T. P., Santoro, A., Marris, L., Akerman, C. J. et Hinton, G. (2020). Backpropagation and the brain. Nature Reviews Neuroscience, 21(6), 335-346.
- Lillicrap, T. P., Cownden, D., Tweed, D. B. et Akerman, C. J. (2016). Random synaptic feedback weights support error backpropagation for deep learning. Nature communications, 7(1), 13276.