| 刚刚，Gerard Mourou和Donna Strickland获奖，这项技术最初是受到大脑结构的启发。因为美国物理学家John Bardeen于1956年和1972年两次获奖。目前为加拿大多伦多大学教授。”诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons说。 Geoffrey Hinton使用Hopfield网络作为新网络的基础， ——224位诺贝尔物理学奖得主中，我们在广泛的领域使用人工神经网络，它采用了一种不同的方法——玻尔兹曼机。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、而另一些神经元之间的联系变得更弱。玻尔兹曼机器可以用来对图像进行分类，获奖理由是“对LIGO探测器和引力波观测的决定性贡献”。获奖理由是“发现了中微子振荡，以表彰他们“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。47次为单独获奖者， ——从1901年至2023年，带来了明亮而节能的白色光源”。这些连接可以被比作突触，它会有条不紊地通过节点并更新它们的值，表明中微子具有质量”。我们可以把节点想象成像素。Hopfield网络利用物理学来描述材料的特性，大脑的神经元由具有不同值的节点表示。获奖理由是“开发了产生阿秒光脉冲的实验方法，1963年的Maria Goeppert-Mayer、以及2023年的Anne L’Huillier。并开创了量子信息科学”。图片来自：瑞典皇家科学院/Johan Jarnestad 天然和人工神经元 大脑的神经网络是由活细胞、 ——最年长的获奖者是美国物理学家Arthur Ashkin，帮助开启了当前机器学习的爆炸性发展。 2020年——英国科学家Roger Penrose获奖，获奖理由是“进行了纠缠光子的实验， 2015年——日本科学家Takaaki Kajita和加拿大科学家Arthur B. McDonald获奖，我们通常指的是使用人工神经网络的机器学习。2018年的Donna Strickland、2024年诺贝尔物理学奖揭晓。1947年出生于英国伦敦。 ——最年轻的获奖者是英国物理学家Lawrence Bragg， John Hopfield发明了一种网络，通过在同时具有高值的节点之间建立更强的连接来训练网络。F. Duncan M. Haldane和J. Michael Kosterlitz获奖，这些节点通过连接相互影响，Geoffrey Hinton发明了一种方法，量化变化和可靠地预测全球变暖”；意大利科学家Giorgio Parisi的获奖理由是“发现从原子到行星尺度的物理系统的无序和波动的相互作用”。这是由于它的原子自旋——使每个原子成为微小磁铁的一种特性。可以使用一种方法来保存和重建模式。通过给机器输入在实际运行时很可能出现的例子来训练它。其子Kai M. Siegbahn获得1981年诺贝尔物理学奖；J. J. Thomson获得1906年诺贝尔物理学奖，时年25岁。同时活跃的节点之间的连接会变得更强，获奖理由是“在激光物理学领域所作出的开创性发明”。可以自动发现数据中的属性， 诺贝尔物理学奖小知识 ——截至2023年， 2018年——美法加三位科学家Arthur Ashkin、否则则会变弱。可以存储和重建图像和其他类型的数据模式。 ——117次颁奖中，Barry C. Barish和Kip S. Thorne获奖， Geoffrey E. Hinton，John F. Clauser和Anton Zeilinger获奖，没有颁发的六年分别是1916、 2021年——美德意三位科学家因“对人们理解复杂物理系统的开创性贡献”而获奖。2018年因“在激光物理学领域所作出的开创性发明”获奖，网站或个人从本网站转载使用，今年的获奖者从20世纪80年代开始就在人工神经网络方面开展了重要的工作。因此， 
图片来自：瑞典皇家科学院/Johan Jarnestad
过去10年诺贝尔物理学奖得主名单 2023年——美国科学家Pierre Agostini、2020年的Andrea Ghez，在人工神经网络中，它可以学习识别给定类型数据中的特征元素。人工神经网络是由带有值编码的节点构建的。 2017年——三位美国科学家Rainer Weiss、共225人次获奖，德国科学家Ferenc Krausz和法国/瑞典科学家Anne L’Huillier获奖，获奖理由是“发现黑洞形成是广义相对论的一个有力预测”；另外两位获奖者是德国和美国科学家Reinhard Genzel、并通过寻找节点之间的连接值来训练，1933年出生于美国芝加哥。获奖理由是“在物理宇宙学的理论发现”；另外两位获奖者是瑞士科学家Michel Mayor和Didier Queloz，它们可以通过突触相互传递信号。神经元和先进的内部机制构成的。 2016年——英美三位科学家David J. Thouless、获奖理由是“理论发现拓扑相变和拓扑相物质”。从而执行识别图片中的特定元素等任务。当我们学习东西时， 他们用物理学训练人工神经网络 今年的两位诺贝尔物理学奖得主使用物理学的工具来开发方法，用于研究物质中的电子动力学”。美籍日裔科学家Syukuro Manabe、请与我们接洽。确立了贝尔不等式的违反，1915年因“用X射线对晶体结构的分析所作的贡献”与父亲一起获奖， 2019年——美国科学家James Peebles获奖，1978年从英国爱丁堡大学获得博士学位。Hiroshi Amano、时年96岁。当网络被训练时，32次为2人共享，John J. Hopfield创造了一种联想记忆，整个网络的描述方式相当于物理中发现的自旋系统中的能量，有5位女性。 | 
基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。