约翰·霍普菲尔德

美國生物物理學家

约翰·约瑟夫·霍普菲尔德(英語:John Joseph Hopfield,1933年7月15日[2]),美国科学家,1982年发明了联想神经网络,现在通常称为霍普菲尔德网络。2024年,霍普菲尔德与杰弗里·辛顿共同获得诺贝尔物理学奖[3]

约翰·霍普菲尔德2024年诺贝尔物理学奖得主
John Hopfield
出生 (1933-07-15) 1933年7月15日91歲)
 美国伊利诺伊州芝加哥
母校斯沃斯莫尔学院
康奈尔大学
知名于霍普菲尔德神经网络
电磁极化子
动力学校对英语Kinetic proofreading
奖项奥利弗·巴克利奖(1969)
ICTP狄拉克奖章(2001)
哈罗德·彭德奖英语Harold Pender Award (2002)
阿尔伯特·爱因斯坦世界科学奖(2005)
富兰克林研究所本杰明·富兰克林奖章(2019)
波茲曼獎(2022)
诺贝尔物理学奖(2024)
科学生涯
研究领域物理学
分子生物学
神经科学
机构贝尔实验室
普林斯顿大学
加州大学伯克利分校
加州理工学院
论文激子对晶体复介电常数贡献的量子力学理论(A Quantum-Mechanical Theory of the Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals(1958)
博士導師艾伯特·奥弗豪瑟英语Albert Overhauser
博士生戴维·J·C·麦凯
特里·谢诺夫斯基英语Terry Sejnowski
伯特兰·霍尔珀林
史蒂文·吉尔文英语Steven Girvin
埃里克·温弗里英语Erik Winfree
李兆平英语Li Zhaoping
何塞·奥努奇奇英语José Onuchic[1]

生平

约翰·霍普菲尔德1933年出生于美国芝加哥[2],父亲是物理学家约翰·J·霍普菲尔德英语John J. Hopfield (spectroscopist)[4]

1954年,霍普菲尔德获得斯沃斯莫爾學院文学士学位[2],1958年获康奈尔大学凝聚态物理博士学位(导师为艾伯特·奥弗豪瑟英语Albert Overhauser[2]。毕业后在贝尔实验室的理论小组工作了两年,研究血红蛋白结构[2][4]。之后在加州大學柏克萊分校物理系、普林斯顿大学物理系、加州理工學院化学与生物系担任研究员,又回到普林斯顿,担任分子生物学霍华德·A·普赖尔(Howard A. Prior)荣誉教授[5]

1986年,他与其他人在加州理工创办计算和神经系统英语Computation and Neural Systems博士项目[6]

研究领域

1958年,他撰写了关于激子在晶体中相互作用的研究论文,当中创造极化子一词来表示固体物理学中出现的准粒子[7][8]

1974年,他发明一种修复生物化学反应错误的机制,称之为动力学校对英语kinetic proofreading,以此解释DNA复制的准确性[9][10]

1982年,他首次发表神经科学领域的论文,题为《具有新兴集体计算能力的神经网络和物理系统》("Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities"),提出了一种可以用作内容可寻址内存、由可以“开”和“关”的二元神经元组成的类神经网络,这就是后来的霍普菲尔德神经网络[11][4]。最初的霍普菲尔德神经网络存在内存有限的问题,这一问题直到2016年才被霍普菲尔德与迪米特里·科洛托夫(Dimitry Krotov)解决[12][13],两人推出的大内存神经网络被称为现代霍普菲尔德神经网络英语Modern Hopfield network

1985年至1986年,霍普菲尔德与大卫·W·坦克英语David W. Tank共同开发了一个使用模拟模型、基于连续时间动力学解决离散优化问题的方法[14][15]。相关优化问题被编码在网络的交互参数(权重)中。模拟系统的有效温度逐渐降低,效果如同使用模拟退火进行全局优化英语Global optimization[12]

荣誉

参考资料

  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]. (原始内容存档于2024-10-08) (美国英语). 
  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. (原始内容存档于2024-10-08) (英语). 
  5. ^ Office of Communications. Princeton's John Hopfield receives Nobel Prize in physics. Princeton University. 2024-10-08 [2024-10-08]. (原始内容存档于2024-10-08) (英语). 
  6. ^ Caltech Celebrates 30 Years of its Computation and Neural Systems Option | Caltech Alumni. [2024-10-08]. (原始内容存档于2024-10-08) (美国英语). 
  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 (英语). 
  8. ^ Agranovich, Vladimir M. Excitations in Organic Solids. OUP Oxford. 2009-02-12 [2024-10-08]. ISBN 978-0-19-155291-5. (原始内容存档于2024-10-08) (英语). 
  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 . PMID 4530290. doi:10.1073/pnas.71.10.4135  (英语). 
  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. (原始内容存档于2024-10-08) (英语). 
  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 . PMID 6953413. doi:10.1073/pnas.79.8.2554 . 
  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]. (原始内容存档 (PDF)于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 . (原始内容存档于2024-06-19). 
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外部链接