2024 年物理诺奖授予人工神经网络:统计物理引发的机器学习革命

当我们谈论人工智能时,通常指的是使用人工神经网络的机器学习。这项技术最初受大脑结构的启发。在人工神经网络中,大脑的神经元由具有不同数值的节点表示。节点之间通过类似突触的连接相互影响,影响可以增强或减弱。通过对同时具有高数据的节点之间的连接进行加强等方式,可以对人工神经网络进行训练。今年的获奖者自上世纪...

有没有搞错,物理学诺奖碰瓷AI界!原来是这么回事...

将多种这样的网络串联起来,还可以形成深度的网络,这也构成了第一个可以被称为“深度神经网络”的架构。集智百科关于“伊辛模型”有详细的介绍:httpswiki.swarma/index.php/伊辛模型从Ising模型到Boltzmann机,还有一篇很好的科普:httpsleovan.me/cn/2018/01/ising-hopfield-and-rbm/#:~:te...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

神经网络通常需要使用大量数据用来训练,通过最小化实际输出与期望输出值之间的差异,逼近真实值,可以把这一套“黑箱”的神经网络参数看作一个复杂的非线性函数。然而,这种训练方法存在“混沌盲”(ChaosBlindness)的缺点,即AI系统无法对系统中的混沌(或突变)做出响应。瑞士数学家约翰·伯努利提出的最速下降曲线问题使得...

AI教父得诺贝尔物理学奖,Hinton:我惊呆了!

RBM可以理解为一种能够通过数据自动发现隐藏模式的神经网络。传统的神经网络需要标注数据来指导学习,而RBM通过捕捉数据之间的相互关系,能从未标注的数据中发现模式,这种方式让AI可以在没有明确指导的情况下进行自我学习。不同网络的特点对比图片来源:JohanJarnestad/瑞典皇家科学院举个例子,RBM就像是你在一个房间里...

解读:物理诺贝尔奖为何颁给了 HNN 之父和深度学习之父?

另一位量子学副教授也解释说,Hopefield网络、基于能量的模型、RBM是物理学和机器学习之间最自然的联系之一,能看到看到诺贝尔物理学奖高度认可这一点既意外又开心。也有网友调侃道,别管人工智能要不要解决物理问题了,人工智能现在可是真正的"物理学"了。

解密2024 诺贝尔物理学奖为啥颁给 AI:Hinton 和 Ilya 12 年前对话...

诺奖委员会的解释是,人工神经网络是用物理学工具训练的(www.e993.com)2024年11月9日。GeoffreyHinton曾以Hopfield网络为基础,创建了一个使用不同方法的新网络:玻尔兹曼机。在这个过程中,Hinton使用的是统计物理学的工具,来学习和识别数据中的模式。就这样,AI跟物理学联系上了。如果讲到此次另一位获奖者JohnHopfield,倒是和物理学...

机器学习和AI领域科学家获诺贝尔物理学奖,怎么看?为什么感觉不太...

JohnHopfield是计算机科学家、物理学家,因一种循环神经网络associativeneuralnetwork而闻名于世。Hinton是反向传播算法和对比散度算法(ContrastiveDivergence)的发明人之一,也是深度学习的积极推动者,被誉为“深度学习教父”,在2018年曾获图灵奖,加上这次获奖,成为了图灵奖和诺贝尔奖的双料得主。只是第一,成果毕竟...

为什么诺贝尔物理学奖,颁给了 AI 专家?

智源研究院创始人张宏江表示:「Hinton2006年利用RBM做DNN自监督预训练,成功训练深度神经网络,可以说是这轮AI革命的先声,Hopfield网络为RBM奠定了基础。接下来看看AlphaFold能不能拿生理学奖。」出门问问创始人兼CEO李志飞表示:「数学模型用在物理和人工智能方面本质都是建模,只不过前者的建模对象...

物理学不存在了?2024诺贝尔物理学奖颁给了“AI 教父” |【经纬...

另一位量子学副教授也解释说,Hopefield网络、基于能量的模型、RBM是物理学和机器学习之间最自然的联系之一,能看到看到诺贝尔物理学奖高度认可这一点既意外又开心。也有网友调侃道,别管人工智能要不要解决物理问题了,人工智能现在可是真正的“物理学”了。还有网友开玩笑,人工智能拿物理奖,我们不会真的活在虚拟现...

2024年AIGC应用层10大趋势

基于FPGA的脉冲神经网络模型设计与实现基于深度学习的行为识别方法综述DSP体系结构发展综述基于65nmCMOS工艺的毫米波正交上变频混频器设计基于机器学习的头发自动分割研究进展基于RSA算法的电力通信工程环境安全监测方法一种通道复用的高可靠性隔离IGBT栅极驱动器...