Кота Федоса из Москвы, который пропал в поезде 6 дней назад, нашли на Дальнем Востоке
Пятый сезон «Очень странных дел» стал самым успешным стартом в истории англоязычных релизов Netflix
Во Франции воры похитили 450 килограмм улиток с фермы
Клаудия Блэк покинула сериал «Асока» из‑за спора с Disney о зарплате
Московский еврейский кинофестиваль опубликовал программу. В ней более 50 фильмов из 14 стран
Тейлор Свифт забирает НЛО в трейлере новой записи «The Eras Tour»
Концерты Radiohead перенесли из‑за болезни Тома Йорка
Каллум Тернер возглавил список претендентов на роль Джеймса Бонда
Энн Хэтэуэй в образе поп-певицы в трейлере фильма «Мать Мария»
Публикуем эксклюзивный фрагмент «Крипера» Осгуда Перкинса
На ВДНХ заработала почта Деда Мороза
В России на треть выросли продажи художественной литературы
Брендан Фрейзер рассказал, что до сих пор борется с неуверенностью в себе
Джастин Лин снимет экранизацию игры Helldivers
Рождественская атмосфера в новом трейлере второго сезона «Фоллаута»
Скарлетт Йоханссон вновь высказалась в поддержку Вуди Аллена
Герои третьей части «Аватара» готовятся к битве в новом отрывке
Джафар Панахи получил новый срок в Иране. Режиссера обвинили в антигосударственной пропаганде
Хидэо Кодзима озвучил крота в японской версии «Зверополиса-2»
Кристен Стюарт готовится к съемкам нового фильма
Хаски, Петар Мартич и Николай Воронов выступят на зимнем «Фестике»
Китай вводит налог на презервативы и противозачаточные средства
Роскосмос показал фото крупнейшего в мире айсберга
Наум Клейман прогуливается по Петербургу в трейлере документалки «Наум. Предчувствия»
ВЦИОМ: 35% россиян занимаются самолечением
Мелания Трамп показала рождественские украшения Белого дома
Paramount назвала даты релиза новых фильмов по «Черепашкам-ниндзя» и «Сонику»
Inditex опровергла свое отношение к продаже в России одежды Zara, Bershka и других брендов

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

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