瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，年诺将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），物理表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的学奖AG超玩会基础性发现和发明。两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的揭晓人工神经网络的重要工作。他们将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。年诺

　　两人使用物理学工具开发了今天机器学习技术的物理基础方法。约翰·J·霍普菲尔德创造了一种关联记忆，学奖它能够存储和重构图像以及其他模式类型。揭晓杰弗里·E·辛顿发明了一种能够自主发现数据中属性的年诺方法，并执行任务，物理AG超玩会如识别图像中的学奖特定元素。辛顿将霍普菲尔德网络的揭晓想法应用于一种新网络，这种新网络使用另一种方法：玻尔兹曼机。年诺玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的物理特征元素，可以用来分类图像或创建新材料。学奖这种机器学习帮助推动了当今机器学习的快速发展。

　　约翰·J·霍普菲尔德，1933年出生于美国伊利诺伊州芝加哥市，1958年获得美国康奈尔大学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授。

　　杰弗里·E·辛顿，1947年出生于英国伦敦，1978年获得英国爱丁堡大学博士学位，现任加拿大多伦多大学教授。

　　（总台记者 郝晓丽）

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