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瑞典皇(huang)家科(ke)學(xue)院(yuan)當地(di)時間10月8日宣布，將(jiang)2024年諾貝爾物理(li)學(xue)獎授予約(yue)翰(han)·J·霍普(pu)菲(fei)爾德(John J. Hopfield)和杰弗(fu)里(li)·E·辛頓(Geoffrey E. Hinton)，表彰他(ta)們在使(shi)用人(ren)工(gong)神(shen)經網絡進行機(ji)器學(xue)習的基礎性(xing)發現和發明。兩(liang)位(wei)獲獎者(zhe)從20世(shi)紀80年代起就開展了與(yu)物理(li)學(xue)相關的人(ren)工(gong)神(shen)經網絡的重要工(gong)作。他(ta)們將(jiang)平分1100萬瑞典克朗(約(yue)合745萬元人(ren)民幣)獎金(jin)。
兩人使用(yong)物理學工具開發(fa)了(le)今天機(ji)器(qi)學習技術(shu)的(de)(de)(de)基礎方法(fa)(fa)。約(yue)翰·J·霍(huo)(huo)普菲爾德(de)創造了(le)一(yi)種(zhong)關聯記憶，它(ta)能夠(gou)存儲和重構圖像以(yi)及其他模式(shi)類型。杰(jie)弗里·E·辛頓(dun)發(fa)明了(le)一(yi)種(zhong)能夠(gou)自主發(fa)現數據中屬性(xing)的(de)(de)(de)方法(fa)(fa)，并執行任務，如識別圖像中的(de)(de)(de)特(te)定元素。辛頓(dun)將霍(huo)(huo)普菲爾德(de)網絡(luo)的(de)(de)(de)想法(fa)(fa)應用(yong)于一(yi)種(zhong)新(xin)網絡(luo)，這(zhe)種(zhong)新(xin)網絡(luo)使用(yong)另一(yi)種(zhong)方法(fa)(fa)：玻爾茲(zi)曼機(ji)。玻爾茲(zi)曼機(ji)可(ke)以(yi)學習給定數據類型的(de)(de)(de)特(te)征元素，可(ke)以(yi)用(yong)來分類圖像或(huo)創建新(xin)材料(liao)。這(zhe)種(zhong)機(ji)器(qi)學習幫助推動(dong)了(le)當今機(ji)器(qi)學習的(de)(de)(de)快速發(fa)展。
約(yue)翰(han)·J·霍普(pu)菲爾德，1933年(nian)出(chu)生(sheng)于(yu)美(mei)國伊利諾伊州(zhou)芝加哥(ge)市，1958年(nian)獲得美(mei)國康奈爾大學(xue)博士學(xue)位，現(xian)任美(mei)國普(pu)林(lin)斯(si)頓(dun)大學(xue)教授。
杰弗里·E·辛(xin)頓，1947年(nian)出生于英(ying)國(guo)倫(lun)敦，1978年(nian)獲得英(ying)國(guo)愛丁堡(bao)大學博士學位，現任加拿大多(duo)倫(lun)多(duo)大學教授。
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