Александр Панов, возглавляющий центр когнитивного моделирования Московского физико-технического института и лабораторию Института AIRI, дал разъяснения по принципу работы нейросети, получившей неофициальное название «нобелевской». В разговоре с «Газетой.Ru», он отметил, что нейронная сеть Хопфилда представляет собой вычислительную функцию с множеством параметров, которые настраиваются без человеческого вмешательства и без предварительного знания правильных ответов.

Панов пояснил, что сеть Хопфилда, в отличие от традиционных подходов, самостоятельно обучается распознаванию паттернов. В процессе обучения она модифицирует свои параметры, чтобы оптимально запомнить модели.

«Путём запоминания определённых паттернов и минимизации энергии связи между нейронами, мы можем сохранять и восстанавливать изображения при необходимости», — подчеркнул он.

Известно, что Нобелевская премия по физике за 2024 год была присуждена Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за их вклад в развитие технологий машинного обучения с использованием искусственных нейронных сетей.

• Телеграм
• Дзен
• Подписывайтесь на наши каналы и первыми узнавайте о главных новостях и важнейших событиях дня.