Вчера / 10:25
В Казани зафиксированы 8 прилетов дронов
Вчера / 20:52
Президент Ирана предложил заменить риал на туман
Вчера / 19:55
Блейк Лайвли обвинила режиссера и актера «Все закончится на нас» в домогательствах
Вчера / 18:40
Игроки Escape from Tarkov из РФ пожаловались на проблемы с входом в игру
Вчера / 17:58
«Я не готова с вами прощаться»: Милли Бобби Браун расплакалась на финале съемок «Очень странных дел»
Обновлено вчера в 17:35
В Москве и Королеве эвакуировали торговые центры из‑за взрывов пиротехники
Вчера / 16:39
Том Харди собирался заплатить строителям декораций для сериала Гая Ричи
Вчера / 15:54
Джесси Айзенберг считает, что роль Лекса Лютора «нанесла реальный вред его карьере»
Вчера / 15:38
«Первое мистическое приключение года»: вышел трейлер «Охотников за призраком»
Вчера / 14:58
В Вологде открыли памятник Сталину и почтили память жертв репрессий
Вчера / 14:25
«Хочу сбежать на далекий остров»: создатель «Игры в кальмара» устал от Netflix и сериала
Вчера / 13:20
«Анора», Кендрик Ламар, Навальный: Барак Обама назвал любимые фильмы, песни и книги 2024 года
Вчера / 12:46
Наследники королевской семьи Греции подали заявления на гражданство родины под экзотической фамилией
Вчера / 12:21
На уборку мазута с пляжей Краснодарского края может уйти около месяца
Вчера / 11:13
Джаред Лето сыграет Скелетора во «Властелинах вселенной»
Вчера / 09:36
Тизер «Супермена» Джеймса Ганна стал самым популярным в истории Warner Bros.
Обновлено вчера в 01:51
На рождественской ярмарке в Магдебурге погибли два человека. Ранены в результате наезда более 60
Вчера / 01:37
Джош Хартнетт и Дакота Джонсон присоединятся к экранизации «Тайного дневника Верити»
Вчера / 00:56
Ана де Армас и Оскар Айзек снимутся в сериале «Бананы» Дэвида О.Расселла
Вчера / 00:25
WhatsApp обязали предоставлять информацию о пользователях по запросу спецслужб
20 декабря / 23:48
Появились кадры Харрисона Форда в образе Красного Халка из «Первого мстителя: Дивного нового мира»
20 декабря / 23:46
Фильм о Джулиане Ассанже сняли с фестиваля «Сандэнс» за месяц до показа, чтобы доработать
20 декабря / 22:59
Мэрайя Кэри провела шоу в Fortnite
20 декабря / 22:54
Сериал «Плохая обезьяна» с Винсом Воном продлили на второй сезон
20 декабря / 22:17
Том Холланд назвал отношения с Зендаей лучшим событием в жизни
20 декабря / 21:50
YouTube начнет удалять видео с кликбейтом без предупреждения
20 декабря / 21:42
Ремейк «Мумии» выйдет на экраны весной 2026 года. Его поставит Ли Кронин
20 декабря / 20:50
Работа над фильмами о Бонде остановлена из‑за разногласий о будущем франшизы
20 декабря / 20:32
В Великобритании кондитер испекла пряничный домик с бриллиантами за 817 миллионов рублей
20 декабря / 19:58
Песню Робби Уилльямса исключили из шорт-листа «Оскара»
20 декабря / 19:40
Российским фигуристам и конькобежцам разрешили отбираться на Олимпиаду-2026
20 декабря / 18:59
Съемки финального сезона «Очень странных дел» завершились
20 декабря / 18:28
В Индии женщина пожаловалась в суд на мужа за то, что он любит ее меньше, чем кошку
20 декабря / 17:58
Синоптик рассказал, какая погода ждет россиян на Новый год
20 декабря / 17:55
Маргариту Симоньян наградили орденом «За заслуги перед Отечеством»

Нобелевскую премию по физике получили Хопфилд и Хинтон за открытия в сфере машинного обучения

8 октября 2024 в 12:55
Фото: NobelPrize/X

Нобелевскую премию по физике получили Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон. Об этом сообщается на сайте премии.

«Два нобелевских лауреата по физике этого года использовали инструменты из физики для разработки методов, которые лежат в основе современного мощного машинного обучения», — говорится в заявлении премии.

Хопфилд создал ассоциативную память, которая может хранить и восстанавливать изображения и другие типы паттернов в данных, а Хинтон изобрел метод, который может автономно находить свойства в данных и идентифицировать, например, конкретные элементы на фотографиях.

Сеть Хопфилда описывается способом, эквивалентным энергии в системе спинов в физике, и обучается, находя значения для связей между узлами так, чтобы сохраненные изображения имели низкую энергию. Когда сети Хопфилда подается искаженное или неполное изображение, она методично перебирает узлы и обновляет их значения, чтобы энергия сети падала. Таким образом, сеть пошагово ищет сохраненное изображение, наиболее похожее на несовершенное.

Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфилда в качестве основы для новой сети, которая использует другой метод, — машину Больцмана. Она может научиться распознавать характерные элементы в заданном типе данных.

«Работа лауреатов уже принесла огромную пользу. В физике мы используем искусственные нейронные сети в самых разных областях — например, для разработки новых материалов с особыми свойствами», — отметила Эллен Мунс, председатель Нобелевского комитета по физике.

Нобелевская премия стартовала 7 октября. В прошлом году премию по физике присудили Пьеру Агостини, Ференцу Краусу и Анн Л’Юйе за изучение электронов и природы света.

Расскажите друзьям
Читайте также