Geoffrey Hinton作为第一作者的两篇论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》和《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》发布，引起了整个学术界对深度学习的兴趣，继而才有了后面十多年来深度学习研究的突飞猛进和突破。

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Russ Salakhutdinov正是这两篇论文之一、发布在Nature杂志上的那篇《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》的第二作者。

其时，他还是刚刚才进入Geoffrey Hinton门下的一位博士生。

Russ Salakhutdinov对人工智能的贡献还在于学习深度生成模型的研究上。

2007年前后，Russ Salakhutdinov与Geoffrey Hinton提出了一种在前馈神经网络中进行有效训练的算法。

2009年，他从多伦多大学获得机器学习（计算机科学）博士学位。

之后，Russ又在 MIT 人工智能实验室度过了两年博士后生涯。

从2011年起，他加入了多伦多大学计算机科学与统计部做助理教授。

2016 年 1 月，卡内基梅隆大学（CMU）宣布邀请 Russ Salakhutdinov 作为机器学习部门的副教授。

由此，Russ Salakhutdinov 也实现了从助理教授到副教授的跨越，他的主要研究兴趣包括人工智能、机器学习、深度学习、大规模优化。

与此同时，从2006年的标志性论文发表之后，Ruslan Salakhutdinov的研究成果也层出不穷。

据统计，截止2018年1月，他的论文总引用数量达到31049次，其中近5年的引用次数为27568。

可以说，他一直活跃在深度学习的最前沿领域。

所以，相比于谷歌、Facebook 的人工智能研究负责人，Russ Salakhutdinov 或许很年轻，但他却是属于新生代的一批机器学习研究人员。

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