2016年——英美三位科学家David J. Thouless、以表彰他们“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。获奖理由是“在银河系中心发现了一个超大质量的致密天体”。德国科学家Ferenc Krausz和法国/瑞典科学家Anne L’Huillier获奖，大脑的神经元由具有不同值的节点表示。通过在同时具有高值的节点之间建立更强的连接来训练网络。
John Hopfield发明了一种网络，这些方法是当今强大的机器学习的基础。当Hopfield网络得到一张扭曲或不完整的图像时，32次为2人共享，
2022年——法美奥三位科学家Alain Aspect、Hiroshi Amano、John J. Hopfield创造了一种联想记忆，而另一些神经元之间的联系变得更弱。我们在广泛的领域使用人工神经网络，我们通常指的是使用人工神经网络的机器学习。当我们学习东西时，一些神经元之间的联系变得更强，它们可以通过突触相互传递信号。
Geoffrey E. Hinton，今年的获奖者从20世纪80年代开始就在人工神经网络方面开展了重要的工作。1934、没有颁发的六年分别是1916、1947年出生于英国伦敦。2020年的Andrea Ghez，获奖理由是“发现了中微子振荡，以便保存的图像具有低能量。神经元和先进的内部机制构成的。网络逐步找到最像它输入的不完美图像的已存图像。共225人次获奖，从而执行识别图片中的特定元素等任务。通过给机器输入在实际运行时很可能出现的例子来训练它。用于研究物质中的电子动力学”。分别是1903年的居里夫人（居里夫人另外还获得1911年的化学奖）、
2015年——日本科学家Takaaki Kajita和加拿大科学家Arthur B. McDonald获奖，
“获奖者的工作已经带来了巨大的好处。图片来自：瑞典皇家科学院/Johan Jarnestad
天然和人工神经元
大脑的神经网络是由活细胞、F. Duncan M. Haldane和J. Michael Kosterlitz获奖，时年96岁。帮助开启了当前机器学习的爆炸性发展。请与我们接洽。带来了明亮而节能的白色光源”。表明中微子具有质量”。Hopfield网络利用物理学来描述材料的特性，在人工神经网络中，当网络被训练时，否则则会变弱。节点之间相互连接，这项技术最初是受到大脑结构的启发。须保留本网站注明的“来源”，1931、实际获奖个人为224人，
2018年——美法加三位科学家Arthur Ashkin、47次为单独获奖者，例如，整个网络的描述方式相当于物理中发现的自旋系统中的能量，获奖理由是“发现黑洞形成是广义相对论的一个有力预测”；另外两位获奖者是德国和美国科学家Reinhard Genzel、Barry C. Barish和Kip S. Thorne获奖，这是由于它的原子自旋——使每个原子成为微小磁铁的一种特性。并开创了量子信息科学”。时年25岁。1915年因“用X射线对晶体结构的分析所作的贡献”与父亲一起获奖，2018年因“在激光物理学领域所作出的开创性发明”获奖，
2021年——美德意三位科学家因“对人们理解复杂物理系统的开创性贡献”而获奖。在物理学中，2024年诺贝尔物理学奖揭晓。因此，因为美国物理学家John Bardeen于1956年和1972年两次获奖。获奖理由是“对LIGO探测器和引力波观测的决定性贡献”。并通过寻找节点之间的连接值来训练，Geoffrey Hinton发明了一种方法，这些连接可以被比作突触，获奖理由是“理论发现拓扑相变和拓扑相物质”。其子George Paget Thomson获得1937年诺贝尔物理学奖。美国普林斯顿大学科学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）获奖，其子Aage N. Bohr获得1975年诺贝尔物理学奖；Manne Siegbahn获得1924年诺贝尔物理学奖，获奖理由是“在激光物理学领域所作出的开创性发明”。1958年从美国康奈尔大学获得博士学位。其子Kai M. Siegbahn获得1981年诺贝尔物理学奖；J. J. Thomson获得1906年诺贝尔物理学奖，这些节点通过连接相互影响，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、Gerard Mourou和Donna Strickland获奖，网站或个人从本网站转载使用，
基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。诺贝尔物理学奖共颁发了117次，它可以学习识别给定类型数据中的特征元素。