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約翰·霍普菲爾

美國生物物理學家 来自维基百科,自由的百科全书

约翰·霍普菲尔德
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約翰·約瑟夫·霍普菲爾(英語:John Joseph Hopfield,1933年7月15日[2]),美國科學家,1982年發明了聯想神經網絡,現在通常稱為霍普菲爾網絡。2024年,霍普菲爾與謝菲·辛頓共同獲得諾貝爾物理學獎[3]

快速預覽 約翰·霍普菲爾 John Hopfield, 出生 ...
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生平

約翰·霍普菲爾1933年出生於美國芝加哥[2],父親是物理學家約翰·J·霍普菲爾英語John J. Hopfield (spectroscopist)[4]

1954年,霍普菲爾獲得斯沃斯莫爾學院文學士學位[2],1958年獲康奈爾大學凝聚態物理博士學位(導師為艾伯特·奧弗豪瑟英語Albert Overhauser[2]。畢業後在貝爾實驗室的理論小組工作了兩年,研究血紅蛋白結構[2][4]。之後在加州大學柏克萊分校物理系、普林斯頓大學物理系、加州理工學院化學與生物系擔任研究員,又回到普林斯頓,擔任分子生物學霍華德·A·普賴爾(Howard A. Prior)榮譽教授[5]

1986年,他與其他人在加州理工創辦計算和神經系統英語Computation and Neural Systems博士專案[6]

研究領域

1958年,他撰寫了關於激子在晶體中相互作用的研究論文,當中創造極化子一詞來表示固體物理學中出現的准粒子[7][8]

1974年,他發明一種修復生物化學反應錯誤的機制,稱之為動力學校對英語kinetic proofreading,以此解釋DNA複製的準確性[9][10]

1982年,他首次發表神經科學領域的論文,題為《具有新興集體計算能力的神經網絡和物理系統》("Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities"),提出了一種可以用作內容可定址主記憶體、由可以「開」和「關」的二元神經元組成的類神經網絡,這就是後來的霍普菲爾神經網絡[11][4]。最初的霍普菲爾神經網絡存在主記憶體有限的問題,這一問題直到2016年才被霍普菲爾與迪米特里·科洛托夫(Dimitry Krotov)解決[12][13],兩人推出的大主記憶體神經網絡被稱為現代霍普菲爾神經網絡英語Modern Hopfield network

1985年至1986年,霍普菲爾與大衛·W·坦克英語David W. Tank共同開發了一個使用模擬模型、基於連續時間動力學解決離散最佳化問題的方法[14][15]。相關最佳化問題被編碼在網絡的互動參數(權重)中。模擬系統的有效溫度逐漸降低,效果如同使用模擬退火進行全域最佳化英語Global optimization[12]

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榮譽

參考資料

外部連結

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