Ученый объяснил принцип работы нобелевской нейросети Хопфилда
Об этом рассказал Александр Панов, директор центра когнитивного моделирования МФТИ и директор лаборатории Института AIRI, в интервью для "Газеты.ру". Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону была присуждена Нобелевская премия по физике за их вклад в разработку методов машинного обучения. Нейронная сеть Хопфилда представляет собой автоассоциативную сеть с одним слоем нейронов, способную выполнять функцию ассоциативной памяти и использоваться для фильтрации данных и решения задач оптимизации. По словам Панова, сеть Хопфилда обучается распознавать паттерны в автоматическом режиме, настраивая свои параметры без участия человека и знания правильных ответов. В процессе обучения сеть минимизирует абстрактную функцию, измеряющую энергию. Нобелевскую премию по медицине получили ученые Виктор Амброс и Гэри Равкан за открытие молекул микроРНК, а также Каталин Карико и Дрю Вайсман за разработку эффективных мРНК-вакцин от COVID-19. Нобелевскую премию по экономике присудили за исследование женского труда.
Больше новостей на сайтах Медиахолдинга
