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約翰·霍普菲爾

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約翰·霍普菲爾2024年諾貝爾物理學獎得主
John Hopfield
出生 (1933-07-15) 1933年7月15日91歲)
 美國伊利諾州芝加哥
母校斯沃斯莫爾學院
康奈爾大學
知名於霍普菲爾神經網路
電磁極化子
動力學校對英語Kinetic proofreading
獎項奧利弗·巴克利獎(1969)
ICTP狄拉克獎章(2001)
哈羅德·彭德獎英語Harold Pender Award (2002)
阿爾伯特·愛因斯坦世界科學獎(2005)
富蘭克林研究所班傑明·富蘭克林獎章(2019)
波茲曼獎(2022)
諾貝爾物理學獎(2024)
科學生涯
研究領域物理學
分子生物學
神經科學
機構貝爾實驗室
普林斯頓大學
加州大學伯克利分校
加州理工學院
論文激子對晶體復介電常數貢獻的量子力學理論(A Quantum-Mechanical Theory of the Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals(1958)
博士導師艾伯特·奧弗豪瑟英語Albert Overhauser
博士生戴維·J·C·麥凱
特里·謝諾夫斯基英語Terry Sejnowski
伯特蘭·霍爾珀林
史蒂文·吉爾文英語Steven Girvin
埃里克·溫弗里英語Erik Winfree
李兆平英語Li Zhaoping
何塞·奧努奇奇英語José Onuchic[1]

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路,現在通常稱為霍普菲爾網路。2024年,霍普菲爾與傑佛瑞·辛頓共同獲得諾貝爾物理學獎[3]

生平

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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

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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路和物理系統》("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路,這就是後來的霍普菲爾神經網路[11][4]。最初的霍普菲爾神經網路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路被稱為現代霍普菲爾神經網路英語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類比模型、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路的互動參數(權重)中。類比系統的有效溫度逐漸降低,效果如同使用類比退火進行全域最佳化英語Global optimization[12]

榮譽

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參考資料

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  1. ^ John Joseph Hopfield數學譜系計畫的資料。
  2. ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 Hopfield, John J.. history.aip.org. [2024-10-08]. 
  3. ^ The Nobel Prize in Physics 2024. NobelPrize.org. [2024-10-08]. (原始內容存檔於2024-10-08) (美國英語). 
  4. ^ 4.0 4.1 4.2 Lindsay, Grace. Models of the Mind: How Physics, Engineering and Mathematics Have Shaped Our Understanding of the Brain. Bloomsbury Publishing. 2021-03-04 [2024-10-08]. ISBN 978-1-4729-6645-2. (原始內容存檔於2024-10-08) (英語). 
  5. ^ Office of Communications. Princeton's John Hopfield receives Nobel Prize in physics. Princeton University. 2024-10-08 [2024-10-08]. (原始內容存檔於2024-10-08) (英語). 
  6. ^ Caltech Celebrates 30 Years of its Computation and Neural Systems Option | Caltech Alumni. [2024-10-08]. (原始內容存檔於2024-10-08) (美國英語). 
  7. ^ Hopfield, J. J. Theory of the Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals. Physical Review. 1958-12-01, 112 (5): 1555–1567. Bibcode:1958PhRv..112.1555H. ISSN 0031-899X. doi:10.1103/PhysRev.112.1555 (英語). 
  8. ^ Agranovich, Vladimir M. Excitations in Organic Solids. OUP Oxford. 2009-02-12 [2024-10-08]. ISBN 978-0-19-155291-5. (原始內容存檔於2024-10-08) (英語). 
  9. ^ Hopfield, J. J. Kinetic Proofreading: A New Mechanism for Reducing Errors in Biosynthetic Processes Requiring High Specificity. Proceedings of the National Academy of Sciences. 1974, 71 (10): 4135–4139. Bibcode:1974PNAS...71.4135H. ISSN 0027-8424. PMC 434344可免費查閱. PMID 4530290. doi:10.1073/pnas.71.10.4135可免費查閱 (英語). 
  10. ^ Flyvbjerg, Henrik; Jülicher, Frank; Ormos, Pal; David, Francois. Physics of Bio-Molecules and Cells: Les Houches Session LXXV, 2-27 July 2001. Springer Science & Business Media. 2003-07-01 [2024-10-08]. ISBN 978-3-540-45701-5. (原始內容存檔於2024-10-08) (英語). 
  11. ^ Hopfield, J J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities.. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. April 1982, 79 (8): 2554–2558. Bibcode:1982PNAS...79.2554H. ISSN 0027-8424. PMC 346238可免費查閱. PMID 6953413. doi:10.1073/pnas.79.8.2554可免費查閱. 
  12. ^ 12.0 12.1 The Nobel Committee for Physics. Scientifc Background to the Nobel Prize in Physics 2024 (PDF). The Royal Swedish Academy of Sciences. 2024-10-08 [2024-10-08]. (原始內容存檔 (PDF)於2024-10-08). 
  13. ^ Krotov, Dmitry; Hopfield, John J. Dense Associative Memory for Pattern Recognition. Advances in Neural Information Processing Systems (Curran Associates, Inc.). 2016, 29 [2024-10-08]. arXiv:1606.01164可免費查閱. (原始內容存檔於2024-06-19). 
  14. ^ Hopfield, J. J.; Tank, D. W. "Neural" computation of decisions in optimization problems. Biological Cybernetics. 1985-07-01, 52 (3): 141–152 [2024-10-08]. ISSN 1432-0770. PMID 4027280. doi:10.1007/BF00339943. (原始內容存檔於2024-10-08) (英語). 
  15. ^ Hopfield, John J.; Tank, David W. Computing with Neural Circuits: A Model. Science. 1986-08-08, 233 (4764): 625–633 [2024-10-08]. Bibcode:1986Sci...233..625H. ISSN 0036-8075. PMID 3755256. doi:10.1126/science.3755256. (原始內容存檔於2024-04-14) (英語). 
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外部連結

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