На Москву надвигается снежный буран. За сутки выпадет больше половины месячной нормы осадков
Актриса Кэти Льюнг столкнулась с расизмом и травлей из‑за роли Чжоу Чанг в «Гарри Поттере»
Кэтрин Хан может сыграть матушку Готель в игровой адаптации «Рапунцель»
Джулия Робертс хотела отказаться от роли в «Ноттинг Хилле». Идея показалась ей «чертовски глупой»
На японской ж/д станции Киси выбрали новую кошку-начальницу
Со стабильным доходом, подтянутый и старше по возрасту: россияне назвали идеального партнера
Самой дорогой покупкой на Wildberries в 2025 году стала квартира за 11 млн рублей
В Германии десятки овец захватили супермаркет
Логан Пол выставил на аукцион самую дорогую коллекционную карточку Pokémon
Фанаты «Очень странных дел», ожидавшие выхода секретного финала шоу, сломали Netflix
Хелена Бонэм-Картер и Мартин Фриман появились в трейлере детектива «Тайна семи циферблатов»
Уилл Арнетт заменит Дэвида Харбора в актерском составе фильма «Behemoth!» Тони Гилроя
Netflix раскрыл дату выхода второго сезона «Грызни»
В Великобритании начал действовать запрет на рекламу вредной пищи на телевидении до 21:00
У Эрмитажа образовалась длинная очередь из‑за бесплатного входа в честь Рождества
Netflix опубликовал тизерный ролик с будущими фильмами и сериалами
В России стали реже совершать кражи
Crocs и Сoca Cola выпустят коллаборацию
Лора Дерн назвала термин «непо-ребенок» абсурдным и безумным
Музыкальный фестиваль Tomorrowland впервые пройдет в Таиланде
США, Великобритания и Япония возглавили список крупнейших мировых импортеров игристого вина
Сиквел «Привет семье!» могут снять, несмотря на смерть Дайаны Китон
Интерес к шубам и дубленкам из экомеха в России вырос в четыре раза
Гвинет Пэлтроу заявила, что ее лишили роли в фильме из‑за развода с Крисом Мартином
Третьяковская галерея представит выставку мордовского скульптора Степана Эрьзи
В России с февраля увеличится материнский капитал
50 Cent спродюсирует тру-крайм-сериал «Войны банд»
The New York Times опубликовала список мест для путешествий, которые стоит посетить в 2026 году

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