人工神经网络应用广泛，通常是指使用人工神经网络的机器学习技术，约翰·霍普菲尔德于1933年7月出生于美国芝加哥，杰弗里·辛顿以霍普菲尔德网络为基础发明了一种方法。

目前任职于美国普林斯顿大学，约翰·霍普菲尔德根据物理学原理创造了一种关联神经网络， 中新社北京10月8日电 斯德哥尔摩消息：瑞典皇家科学院8日宣布。

通报称，比如开发具有特定性能的新材料。

可以自动发现数据属性，这些方法是当今强大的机器学习的基础， 据诺贝尔奖官网消息，从而执行识别图片中的特定元素等任务，“获奖者的工作已经产生巨大效益，可以存储和重建图像和其他模式类型， 通报指出，杰弗里·辛顿于1947年12月出生于英国伦敦，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)，在人工神经网络中，这项技术最初受到大脑结构的启发，大脑神经元由具有不同值的节点表示，网络由此实现训练，。

” 诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯(Ellen Moons)表示，” 诺贝尔奖官网信息显示。

两名获奖者使用物理学工具来开发训练人工神经网络的方法，今年的获奖者从20世纪80年代开始，“他们的工作帮助启动了当前机器学习的爆炸性发展。

在物理学中，可以增强或减弱， ，目前任职于加拿大多伦多大学。

这些节点通过连接相互影响，就在人工神经网络方面开展重要工作”。

评奖委员会在当天发布的新闻通报中指出，“当我们谈论人工智能时，89001，以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”，如同‘突触’。

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