美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·欣顿获2024诺贝尔物理奖。 美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）因其在人工神经网络领域的开创性贡献而获得2024年诺贝尔物理学奖。以下是他们的主要贡献： 1. 约翰·霍普菲尔德的贡献： 霍普菲尔德神经网络：霍普菲尔德在1982年提出了霍普菲尔德神经网络模型，这是一种循环神经网络，能够存储和重建信息。这个模型具有联想记忆功能，可以用来存储多种模式，并在需要时重建这些模式。霍普菲尔德网络为后续神经网络的研究奠定了基础，对理解大脑如何处理信息提供了重要的启示。 联想记忆：霍普菲尔德的研究还涉及到了联想记忆的概念，即网络能够根据部分信息恢复整体模式，这一概念在图像识别、语音理解等领域有着重要的应用。 2. 杰弗里·欣顿的贡献： 玻尔兹曼机：欣顿是玻尔兹曼机的发明者，这是一种可以自主学习数据属性的概率生成模型。玻尔兹曼机通过模拟物理系统中的能量分布，能够在没有明确指导的情况下发现数据中的隐藏规律和结构。 反向传播算法：欣顿在多层神经网络的训练中引入了反向传播算法，这一算法大大提高了神经网络的学习效率和准确性，是现代深度学习技术的基础之一。 深度学习的推广：欣顿对深度学习的推广和普及起到了重要作用，他不仅在理论上取得了突破，还在实际应用中推动了技术的快速发展，如在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。 两位科学家的这些贡献为现代机器学习技术奠定了重要基础。他们的研究不仅在物理学领域产生了深远影响，也对人工智能、计算机科学以及许多其他科学技术领域的发展起到了关键作用。他们的工作使得计算机能够从数据中学习并处理复杂任务，极大地推动了人工智能技术的发展。 #科学家如何思考# #现代科学与# #认知神经科学家# #思维科学家#
