“神经网络之父”和“深度学习鼻祖”Geoffrey Hinton在神经网络领域数十年如一日的研究，对深度学习的推动和贡献显著。 一、早期贡献与突破 反向传播算法的引入：Hinton是将反向传播（Backpropagation）算法引入多层神经网络训练的学者之一。这一算法在神经网络训练中起到了至关重要的作用，为深度学习的发展奠定了坚实的基础。 波尔兹曼机的发明：Hinton等人联合发明了波尔兹曼

为什么没有任何人的寿命超过 123 岁？为什么一半的美国上市公司活不过 10 年？但为什么几乎所有城市都能永生？—— 这些问题让杰弗里·韦斯特（Geoffrey West）在过去 20 年里一直感到困扰。 Geoffrey West 是世界顶级的理论物理学家、圣塔菲研究所前所长，被誉为“诺贝尔跨学科奖”候选人。在50岁之前，他沉迷于研究基础粒子、弦理论、暗物质和宇宙的进化，而50岁之后，他开始认

NatureDeepReview解读 1 全文翻译1.0 摘要1.1 介绍1.2 监督学习1.3 反向传播训练多层架构1.4 卷积神经网络1.5 基于深度卷积网络的图像理解1.6 分布式表征和语言处理1.7 循环神经网络1.8 深度学习的未来 深度学习三巨头对深度学习的里程碑式综述，入门经典。 原论文链接： http://www.cs.toronto.edu/~hinton/