详细内容或原文请订阅后点击阅览
2024 年诺贝尔物理学奖授予机器学习
获奖者是来自美国的约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)。
来源:OSP网站大数据新闻资料来源：约翰·贾尔纳斯塔德（Johan Jarnestad）/瑞典皇家科学院 div>
2024年的诺贝尔物理奖成为美国科学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和英国加拿大科学家杰弗里·欣顿（Jeffrey Hinton），以“基本发现和发明，使用人工神经培养机器培训”。
瑞典皇家科学院指出，科学家在发展成为现代机器学习基础的方法中的优点。正如诺贝尔委员会所指出的那样，神经网络用于广泛应用的物理中，包括开发具有某些特性的新材料。
Hopfield发明了一个可以存储和还原图像的关联神经网络。
Hinton，George Buly的传奇英语逻辑的Great -Great -Granddaughter，开发了一种自主搜索数据库中某些属性的方法，特别是可以解决类似于识别图像中某些元素的问题。 Hinton将Hopfield网络用作其网络的基础。它被称为“ Bolzman Machine” - 为了纪念奥地利物理学家，这是统计物理学的创建者之一 - 关于由许多类似组件构建的系统的物理学部分。像Hopfield Network一样，Bolzman Machine是一个神经元网络，具有为其确定的“能量”概念。事实证明，它是第一个能够研究内部思想，解决复杂组合问题的神经网络。 Bolzman的汽车能够学习在给定样品中识别特征元素，可用于对图像进行分类。