约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield，1933年7月15日—）出生于芝加哥（美国）。
生平与职业生涯
约翰·霍普菲尔德是美国物理学家，学术生涯横跨凝聚态物理、统计物理、生物物理与神经科学，长期任教于普林斯顿大学，现为该校名誉教授[3]。他早年从事固体物理与生物学交叉研究，1982年把物理学中自旋系统的能量思想引入神经网络研究，发表了关于神经网络与物理系统涌现计算能力的论文[3]。
主要成就
霍普菲尔德于1982年提出的霍普菲尔德网络是一种联想记忆模型：网络把模式存为低能量状态，输入残缺或受噪声干扰的模式时，网络通过逐步调整节点状态、降低能量，找回最相似的已存模式[3]。这一能量最小化思想成为现代人工神经网络与机器学习的基础构件之一，霍普菲尔德因此与杰弗里·辛顿共享2024年诺贝尔物理学奖[3]。
获奖
2024 年诺贝尔物理学奖由 2 位得主共享，约翰·霍普菲尔德占其中 1/2 份，官方获奖理由（官方原文）：“for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks”[1]。获奖时所属机构为 Princeton University，所在地为普林斯顿（美国）[1]。