诺贝尔物理学奖公布

今天跟大家聊聊诺贝尔物理学奖的事儿，这可是个大事儿！我这几天也一直在关注，也跟着实践一下，记录下来跟大家伙分享一下。

事情是这样的，昨天下午快下班的时候，突然看到手机新闻弹窗，说是今年的诺贝尔物理学奖公布。当时我就挺激动，赶紧打开看看，嚯，今年的奖颁给John Hopfield和Geoffrey Hinton，表彰他们在使用人工神经网络实现机器学习方面的贡献。

我第一反应是有点懵，人工智能也能得物理学奖？ 赶紧去查查资料，看看他们的研究方向，才明白过来，原来他们是用物理学的知识和方法，研究出人工神经网络，这玩意儿现在可火，像什么图像识别、语音助手，都离不开它。所以说，这俩人得奖，也算是实至名归。

解这些背景知识之后，我就琢磨着，能不能自己也动手实践一下，看看能不能搞出点什么名堂。毕竟光看热闹不行，得自己亲自下场才能体会其中的奥妙。

于是我回到家就开始折腾。我先是在网上找一些关于人工神经网络的资料，啃啃相关的论文。那些公式看得我头都大，不过好歹也算是入门。然后，我就开始找一些现成的代码，想先跑起来看看效果。

我在GitHub上找一个比较简单的神经网络的例子，是用来识别手写数字的。按照教程，我一步一步地搭建环境，安装依赖，然后把代码跑起来。一开始各种报错，搞得我焦头烂额。不过经过一番努力，终于把程序跑通。看着电脑屏幕上一个个数字被准确识别出来，我心里还是挺激动的。

跑通程序之后，我就开始尝试修改代码，想看看能不能提高识别的准确率。我尝试调整神经网络的结构，修改学习率，还增加一些训练数据。经过一番调整，识别率确实提高一些，虽然提高的幅度不大，但也让我感到很有成就感。

• 第一步： 找资料，解背景知识。



• 第二步： 找代码，跑通程序。
• 第三步： 改代码，提高准确率。

这回实践让我深刻体会到，科研这玩意儿，真不是那么容易的。那些科学家们能做出这么大的成就，真是太厉害。我也收获很多，不仅对人工神经网络有更深入的解，还锻炼自己的动手能力和解决问题的能力。

这回跟着诺贝尔物理学奖搞实践，还是挺有意思的。以后有机会，我还会继续尝试，争取也能搞出点什么好东西来。