在科学的庞大星空中，2024年的诺贝尔物理学奖如肃清颗灿艳的星辰，照亮了东说念主工智能界限的两位凸起科学家——好意思国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）。他们因在鼓励利用东说念主工神经相聚进行机器学习方面作出的基础性发现和发明，而共同荣获了这一科学界的至高荣誉。

一、霍普菲尔德：逸想回顾相聚的始创者

霍普菲尔德，这位1933年降生于好意思国芝加哥的科学家，以其难懂的瞻念察力和突出的创新精神，在东说念主工智能界限留住了浓墨重彩的一笔。他发明的“逸想回顾”相聚，即霍普菲尔德相聚，是一种基于物理学的创新模子，它玄妙地利用了物理学中描摹物资特质的旨趣，通过节点之间的指点和磨练，完了了对图像和其他数据方法的存储与重建。

霍普菲尔德相聚的专有之处在于，它大略字据输入的不无缺或诬蔑的图像，逐步找到与输入的最一样已保存图像。这一特质使得霍普菲尔德相聚在图像经管和方法识别界限具有极高的应用价值。它不仅为东说念主工智能的发展提供了新的念念路和圭臬，更为后续的盘问奠定了坚实的基础。

二、辛顿：神经相聚与深度学习的奠基东说念主

若是说霍普菲尔德是逸想回顾相聚的始创者，那么辛顿则是神经相聚与深度学习的奠基东说念主。他被誉为“神经相聚之父”和“深度学习之父”，这一称呼绝非浪得虚名。在霍普菲尔德相聚的基础上，辛顿进一步发扬光大，发明了一种新的神经相聚模子——玻尔兹曼机。

玻尔兹曼机是一种大略学习识别给定类型数据中的特征元素的神经相聚模子。它愚弄了统计物理学旨趣，通过输入机器开动时可能出现的示例进行磨练。这一模子不仅可用于图像分类、创建磨练方法类型的新示例等任务，还极地面鼓励了现时机器学习的发展。辛顿的孝顺不仅在于他发明了玻尔兹曼机这一模子，更在于他通过这一模子为东说念主工智能界限带来了改动性的变革。

三、玻尔兹曼机的旨趣、应用与变体

玻尔兹曼机是一种生成性立时东说念主工神经相聚，由好多两两双向指点的神经单位构成。每个神经单位只好“开”或“关”两种气象，指点权重是对称的。其模子结构频频包含可见层和荫藏层，通过颐养指点权重和偏置，使相聚学习到输入数据的概率漫衍。

在磨练历程中，玻尔兹曼机收受基于能量的模子，利用能量函数来规画相聚气象的是非。通过不停迭代更新权重和偏置，使相聚的能量最小化，从而让相聚大略生成与磨练数据一样的新数据。这一特质使得玻尔兹曼机在图像生成、文本生成等界限具有庸俗的应用价值。

此外，玻尔兹曼机还有一种变体——受限玻尔兹曼机（RBM）。受限玻尔兹曼机在本体应用中更为常见，因为其相当的相聚中构适度使得料想后果更高，磨练更容易。这一变体在推选系统、图像分类等界限展现出了广大的应用后劲。

四、结语

霍普菲尔德和辛顿的凸起孝顺不仅在于他们发明了新的神经相聚模子，更在于这些模子对机器学习界限的真切影响。他们的发现为东说念主工智能的发展提供了新的念念路和圭臬，鼓励了科学时间的跳跃。诺贝尔物理学奖的这一盛誉，不仅是对他们突出建树的详情和赞赏欧洲杯正规(买球)下单平台·中国官方全站，更是对科学探索精神的漂后致意。