Эксперт Панов: нейросеть Хопфилда строится на обучении без учителя

Нобелевская нейросеть Джона Хопфилда строится на обучении без учителя. Об этом в беседе с "Газетой.ру" рассказал директор центра когнитивного моделирования МФТИ и директор лаборатории Института AIRI Александр Панов.

Ранее Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон получили Нобелевскую премию по физике за разработку методов машинного обучения.

Как пояснил Панов, нейронная сеть Хопфилда является автоассоциативной сетью из одного слоя нейронов. Она способна выполнять функцию ассоциативной памяти, а также может применяться для фильтрации данных и решения задач оптимизации.

"Она состоит из нескольких параметров, которые настраиваются без участия человека и без знания правильных ответов. В отличие от классических, сеть Хопфилда учится распознавать паттерны в автоматическом режиме, что называется обучением без учителя", – пояснил Панов.

По его словам, в процессе обучения нейросеть настраивает свои параметры и минимизирует абстрактную функцию, которая измеряет энергию.

В свою очередь, американские ученые Виктор Амброс и Гэри Равкан ранее получили Нобелевскую премию по медицине за открытие молекул микроРНК, которые регулируют работу генов.

В 2023 году премию в области физиологии и медицины присудили венгерской ученой Каталин Карико и американцу Дрю Вайсману. Они получили награду за открытия в области модификации основ нуклеиновых кислот, что позволило разработать эффективные мРНК-вакцины от COVID-19.