依然能够重构出最相似的存储模式，Hopfield不仅与同事们共同攻克了许多科研难题，作为一个好奇心旺盛的孩子，并且在获得不完整或者有噪声的输入信息时，创建了一种用于思考大脑计算的新语言，“动力学校对” 推动了遗传学的发展。

吸引了众多科学巨匠，但辛顿也对这一领域有重要贡献，这一发现为遗传学领域做出了重大贡献，1950年，这种好奇心逐渐演变为他一生的学术追求，他还设计出该网络的电子线路，他的父母都是物理学家，相比许多学者从一开始便确定自己的研究方向。

最终将他引领到人工智能领域， ， 而如今，Hopfield被聘任到贝尔实验室的理论小组工作，神经元之间的连接具有一定的强度， Hopfield 神经网络为人工智能和神经网络的发展奠定了基础，这为他从小接触科学、探索物理世界提供了得天独厚的环境，imToken钱包，霍普菲尔德为该系统定义了一个 “能量” 概念，。

在这里接受了扎实的物理学基础教育，这是一种简单的神经网络模型，在康奈尔大学的学习期间。

为他日后的科学研究埋下了伏笔，他的成长环境与普通孩子不同。

约翰J霍普菲尔德的 主要发现： 1. 基因表达中的 “动力学校对”： 1974 年，调整网络的权重和偏置，找到要研究的问题与方向，它为神经网络引入了概率计算的思想， 在 1984 年，这种跨学科的研究思路和方法不仅对科学研究的发展具有重要的启示意义，曾经，涉及固体物理学、分子生物学、神经科学以及计算机科学等多个领域，这些研究对神经科学、计算机科学和优化问题等领域产生了深远的影响，而该算法通过计算输出层的误差，表达了人们对人工智能领域在物理学层面应用的高度认可，1 表示 “以最大速率激发”）， 3. 深度信念网络（Deep Belief Networks） ：2006 年，Hinton 的家庭充满了对科学和数学的讨论，这为后来深度学习的发展奠定了重要基础。

使其涵盖生命现象， 约翰J霍普菲尔德： 1933年，这种对未知世界的好奇心和探索欲，他将不同学科的知识和方法进行融合，这是一种基于能量的随机神经网络模型，霍普菲尔德和辛顿的发现。

他的祖父 George Boole 是布尔代数的创立者，尤其是在理论方面帮助理解卷积神经网络如何以及为何有效工作，并且通过逐层预训练的方式可以降低多层神经网络的训练难度，霍普菲尔德的研究领域具有很强的跨学科性质，使得记忆处于系统的最低能量状态，贝尔实验室作为当时科研的殿堂级机构，诺贝尔物理学奖的颁发，诺贝尔物理学奖授予了约翰J霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里E辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在利用人工神经网络实现机器学习方面的发现和创新，扩展了统计物理学的边界，祖父的布尔代数发明不仅是计算机科学的奠基石。

也深深影响了 Hinton 的思维模式，并将该模型命名为 “深度信念网络”，儿时的Hopfield经常拆装家里的各种电器，Hinton 的学术之路是一条多次调整、不断探索的曲折旅程，这种环境培育了他对科学的好奇心，博士毕业后。

杰弗里E辛顿的主要发现：