Нейронные сети - о присуждении Нобелевской премии по физике 2024

О. С. Савчук^a, И. В. Орлов<sup>b

a</sup> Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Институтский переулок, д.9., Московская область, г. Долгопрудный, 141701, Российская Федерация
^b Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского Физико-технический институт, просп. Академика Вернадского, 4, г. Симферополь, 295007, Российская Федерация

Аннотация: Статья представляет собой обзор результатов, за которые была присуждена Нобелевская премия по физике в 2024 г. Эти результаты были получены двумя выдающимися специалистами-учёными в области машинного обучения и компьютерных наук - Джоном Хопфилдом и Джеффри Хинтоном, - применившими фундаментальные принципы физики для развития машинного обучения и нейронных сетей. В данном обзоре рассмотрены ключевые физические концепции, которые легли в основу моделей Хопфилда и Хинтона, а также описаны основные принципы работы указанных моделей. Также сделана попытка выделить вклад нобелевских лауреатов в решение других базовых проблем данной проблематики.

Ключевые слова: нейронная сеть, ассоциативная память, нейросеть Хопфилда, нейросеть Хинтона, машина Больцмана, спиновые стёкла, энергетические ландшафты, паттерн

УДК: 004.8, 51-73, 53.07

MSC: 68T07, 68U07, 68U10, 68U15