解讀：物理諾貝爾獎(jiǎng)為何頒給了 HNN 之父和深度學(xué)習(xí)之父？

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關(guān)鍵字：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),物理學(xué),解讀,物理,人工智能
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瑞典皇家科學(xué)院認(rèn)證：AI就是物理的一部分。作者丨劉潔、鄭佳美
編輯丨岑峰
就在剛剛，瑞典皇家科學(xué)院決定將 2024 年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予約翰·J·霍普菲爾德 (John J. Hopfield) 和杰弗里·E·辛頓 (Geoffrey E. Hinton)，“表彰他們通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。
Geoffrey Hinton 出生于1947 年12 月 6 日，英裔加拿大籍心理學(xué)家、計(jì)算機(jī)學(xué)家。1986年，他曾與 David Rumelhart 和 Ronald J. Williams 共同發(fā)表的論文 Learning representations by back-propagating errors ，被引用了 39626 次，該論文推廣了用于訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法。除此之外，他還發(fā)明了波爾茲曼機(jī)（Boltzmann Machine）和受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine），這些模型對(duì)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展起到了重要的作用。Geoffrey Hinton 也因此被視為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。目前，Hinton在谷歌擔(dān)任高級(jí)

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