Bengio的贡献主要在1990年代发明的Probabilistic models of sequences。他把神经网络和概率模型(例如隐马尔可夫模型)结合在一起,并和AT&T公司合作,用新技术识别手写的支票。现代深度学习技术中的语音识别也是这些概念的扩展。此外Bengio还于2000年还发表了划时代的论文“A Neural Probabilistic Language Model”,使用高维词向量来表征自然语言。他的之一是卷积神经网络。1980年代,LeCun发明了卷积神经网络,现在已经成为了机器学习领域的基础技术之一,也让深度学习效率更高。1980年代末期,Yan LeCun在多伦多大学和贝尔实验室工作期间,首次将卷积神经网络用于手写数字识别。今天,卷积神经网络已经成为了业界标准技术,广泛用于计算机视觉、语音识别、语音合成、图片合成,以及自然语言处理等学术方向,以及自动驾驶、医学图片识别、语音助手、信息过滤等工业应用方向
在ACM的公告中,Hinton最重要的贡献来自他1986年发明反向传播的论文“Learning Internal Representations by Error Propagation”,1983年发明的玻尔兹曼机(Boltzmann Machines代表贡献之一是卷积神经网络。1980年代,LeCun发明了卷积神经网络,现在已经成为了机器学习领域的基础技术之一,也让深度学习效率更高。1980年代末期,Yan LeCun在多伦多大学和贝尔实验室工作期间,首次将卷积神经网络用于手写数字识别。今天,卷积神经网络已经成为了业界标准技术,广泛用于计算机视觉、语音识别、语音合成、图片合成,以及自然语言处理等学术方向,以及现在已经成为了机器学习领域的基础技术之一,也让深度学习效率更高。1980年代末期今天,深度学习已经成为了人工智能技术领域最重要的技术之一。在最近数年中,计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人取得的爆炸性进展都离不开深度学习。