В 2024 году Нобелевская премия по физике была присуждена Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за разработку методов машинного обучения. В частности Хопфилд создал одноименную нейронную сеть, принцип работы которой строится на обучении без учителя, рассказал «Газете.Ru» директор центра когнитивного моделирования МФТИ и директор лаборатории Института AIRI Александр Панов.
Эта нейронная сеть представляет из себя автоассоциативную сеть из одного слоя нейронов, способную выполнять функцию ассоциативной памяти, то есть восстановление искаженного (зашумленного) сигнала (образца) по ближайшему к нему эталонному. Она также может применяться для фильтрации данных и решения задач оптимизации.
«Нейронная сеть Хопфилда — это вычислительная функция. Она состоит из нескольких параметров, которые настраиваются без участия человека и без знания правильных ответов. В отличие от классических, сеть Хопфилда учится распознавать паттерны в автоматическом режиме, что называется обучением без учителя», – рассказал Панов.
По его словам, в процессе обучения сеть настраивает свои параметры, а именно связи между нейронами, минимизируя абстрактную функцию, которая измеряет энергию.
«Мы видим определённые паттерны и запоминаем их таким образом, чтобы связь между нейронами обеспечивала наименьшую энергию. В результате мы сохраняем изображение и можем восстановить его в случае необходимости», — рассказал Панов.
Ранее стало известно, что лауреатами Нобелевской премии по физиологии и медицине в 2024 году стали американцы Виктор Амброз и Гэри Равкан за открытие микроРНК и ее роли в посттранскрипционной регуляции генов.
