瑞典皇家科學院8日宣布，兩名將2024年諾貝爾物理學獎授予約翰·霍普菲爾德(John J. Hopfield)和傑弗里·辛頓(Geoffrey E. Hinton)，科學以表彰他們「通過人工神經網絡實現機器學習的家因機器基礎基礎性發現和發明」。

據諾貝爾獎官網消息，學習性貢獻獲學獎評獎委員會在當天發布的年諾源码利器新聞通報中指出，兩名獲獎者使用物理學工具來開發訓練人工神經網絡的貝爾分页页面源码方法，這些方法是物理當今強大的機器學習的基礎。

通報稱，兩名「當我們談論人工智能時，科學通常是家因機器基礎指使用人工神經網絡的機器學習技術。這項技術最初受到大腦結構的學習性貢獻獲學獎啟發，在人工神經網絡中，年諾大腦神經元由具有不同值的貝爾汇编源码chm下载節點表示，這些節點通過連接相互影響，物理如同『突觸』，兩名可以增強或減弱，網絡由此實現訓練。迷你世界辅助源码今年的獲獎者從20世紀80年代開始，就在人工神經網絡方面開展重要工作」。

通報指出，約翰·霍普菲爾德根據物理學原理創造了一種關聯神經網絡，genromfs.c源码可以存儲和重建圖像和其他模式類型。傑弗里·辛頓以霍普菲爾德網絡為基礎發明了一種方法，可以自動發現數據屬性，從而執行識別圖片中的特定元素等任務。「他們的工作幫助啟動了當前機器學習的爆炸性發展。」

諾貝爾物理學獎委員會主席艾倫·穆恩斯(Ellen Moons)表示，「獲獎者的工作已經產生巨大效益。在物理學中，人工神經網絡應用廣泛，比如開發具有特定性能的新材料。」

諾貝爾獎官網信息顯示，約翰·霍普菲爾德於1933年7月出生於美國芝加哥，目前任職於美國普林斯頓大學。傑弗里·辛頓於1947年12月出生於英國倫敦，目前任職於加拿大多倫多大學。

約翰·霍普菲爾德曾獲得2022年玻爾茲曼獎。傑弗里·辛頓曾獲得2018年圖靈獎。

（來源：中新社）

責任編輯： 之袁