深度学习之父
Geoffrey Hinton，被誉为“深度学习之父”，是深度学习和人工神经网络领域的先驱之一。他出生于1947年，在英国伦敦。Hinton在剑桥大学获得心理学和神经科学学位，后在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。
Hinton的主要贡献包括：
- **反向传播算法**：他在1986年与David Rumelhart和Ronald Williams共同撰写了关于反向传播算法的论文，这一算法使得多层神经网络的训练成为可能。
- **玻尔兹曼机**：1983年，Hinton与Terrence Sejnowski一起发明了玻尔兹曼机，这是第一个能够学习不属于输入或输出的神经元内部表示的神经网络。
- **深度置信网**：2006年，他提出了深度置信网的快速学习算法，这一成果推动了深度学习理论的突破。
Hinton在多伦多大学任教多年，并在2013年加入谷歌，继续推动深度学习的研究和应用。他的工作对现代人工智能的发展产生了深远影响，尤其是在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。2018年，Hinton与Yann LeCun和Yoshua Bengio共同获得了图灵奖，以表彰他们在深度学习领域的重大贡献。