在人工智能研究领域，Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公认为深度学习三巨头。

杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一，他还联合发明了波尔兹曼机（Boltzmann machine）。他对于神经网络的其它贡献包括：分散表示（distributed representation）、时延神经网络、专家混合系统（mixtures of experts）、亥姆霍兹机（Helmholtz machines）等。

1970年，Hinton在英国剑桥大学获得文学学士学位，主修实验心理学；1978年，他在爱丁堡大学获得哲学博士学位，主修人工智能。此后Hinton曾在萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院工作。2012年，Hinton获得了加拿大基廉奖（Killam Prizes，有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖）。Hinton是机器学习领域的加拿大首席学者，是加拿大高等研究院赞助的“神经计算和自适应感知”项目的领导者，是盖茨比计算神经科学中心的创始人，目前担任多伦多大学计算机科学系教授。

2013年3月，谷歌收购 Hinton 的公司 DNNResearch 后，他便随即加入谷歌，直至目前一直在 Google Brain 中担任要职。在他的带领下，谷歌的图像识别和安卓系统音频识别的性能得到大幅度提升。他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将反向传播算法应用到神经网络与深度学习。

Hinton 是鲁梅哈特奖的首位获奖者，1998年当选皇家学会会士。2005年，Hinton获得IJCAI杰出学者奖终生成就奖，同时也是2011年赫茨伯格加拿大科学和工程金奖获得者。