Hinton论文全梳理

2024 诺贝尔物理学奖得主 Geoffrey Hinton，深度学习教父。几十年间持续输出奠基性成果，从反向传播、预训练范式，到正则化、降维可视化、模型压缩、对比学习、归一化，现代 AI 几乎每一条技术主干，都能看到他工作的影子。本文按 Google Scholar 页面顺序整理每一篇开山之作：发表年份、论文全称、官方链接、技术解读。适合精读、文献综述、课题溯源。

1、Learning representations by back‑propagating errors｜1986

‑ 引用：39774 ‑期刊：Nature

解读：反向传播算法 Nature 正式发表版本。 Rumelhart, Hinton, Williams 联合发表。通过链式法则将输出误差向网络浅层反向传递更新权重，奠定全部深度神经网络参数更新数学基础，也是 Hinton 诺奖核心成果之一。