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Geoffrey Everest Hinton (Wimbledon, 6 dicembre 1947) è uno psicologo e informatico britannico naturalizzato canadese.
Noto per i suoi contributi allo sviluppo dell'apprendimento automatico, è considerato uno tra i ricercatori più influenti nello sviluppo dell'apprendimento profondo.[1][2][3][4][5] Professore all'Università di Toronto e ricercatore presso Google Brain, nel 2017 fondò il Vector Institute for Artificial Intelligence a Toronto, di cui è consulente scientifico principale pro bono.[6][7]
Nel 1986 ha pubblicato con David Rumelhart e Ronald J. Williams un articolo di particolare influenza, che popolarizzò il già noto[8] uso dell'algoritmo di retropropagazione dell'errore per l'allenamento di reti neurali a più livelli.[9] Nel 2012 AlexNet, rete neurale profonda progettata in collaborazione con i suoi studenti Alex Krizhevsky[10] e Ilya Sutskever, ottenne risultati rivoluzionari nel problema di classificazione delle immagini, migliorando con un largo margine i risultati dell'ImageNet challenge nel 2012[11] e aprendo la strada all'applicazione delle reti neurali profonde in problemi di visione artificiale.[12]
Nel 2018 ricevette, insieme a Yoshua Bengio e Yann LeCun, il Premio Turing per i suoi contributi allo sviluppo dell'apprendimento profondo.[13] I tre ricercatori sono noti come "padrini dell'apprendimento profondo" per via dell'influenza dei loro contributi allo sviluppo del settore.[14][15]
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