今年诺贝尔物理学奖颁给为机器学习奠基的巨匠,肯定人工智能关键性成果
机器学习人工智能
科普大世界 2024-11-05
2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)和杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton),以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。 首先,我们简要回顾一下人工智能与人工神经网络的关系。人工智能,特别是当前广泛应用的机器学习技术,其基础正是人工神经网络。这种技术的灵感来源于大脑的结构,尤其是大脑中的神经元和它们之间的连接。在人工神经网络模型中,神经元被抽象为带有不同数值的节点,这些节点通过类似于大脑突触的连接相互作用。这些连接的强度,即权重,是可以调整
柑橘牛奶泡泡 2024-10-08
因“使用物理学训练人工智能神经网络”获奖。诺贝尔奖官网表示,今年的两位诺贝尔物理学奖得主利用物理学工具开发了今天强大机器学习的基础方法。约翰·霍普菲尔德创造了一种联想记忆,可以存储和重建图像及其他类型的数据模式。杰弗里·辛顿发明了一种能够自主发现数据属性的方法,从而执行识别图片中特定元素等任务。
人工智能机器学习
新京报 2024-10-08
智能体作为人工智能领域的重要概念,在当今科技发展中扮演着关键角色。它可以是一个程序,如证券交易机器人,通过高频买卖合约在证券交易所进行交易;也可以是一个系统,像世界卫生组织使用的聊天机器人,为人们提供药品审核信息;还可以是一个机器人,执行各种复杂的任务。智能体的核心是人工智能算法,涵盖机器学习、深度学习、强化学习、神经网络等技术。通过这些算法,智能体能够从大量数据中学习,不断改进自身性能,优化决策和行为。例如,基于GPT-4的智能体AutoGPT,可以自主地在网络上搜索信息,并根据用户需求自动编写代码和
人工智能机器学习深度学习GPT-4AutoGPT
实在智能RPA 2024-10-08
背景 平常业务开发中每天都要接触到机器学习和深度学习的概念,在听了很多大佬的普及后,发现甚是有趣。于是小编想着着手开始学习这部分的内容。 那废话不多说,就从最基础的机器学习和神经网络开始~ 一、机器学
机器学习深度学习
周一同学Zelina 2024-10-08
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