2006年：提出“深度置信网络（DBN）”
成果：在《科学》发表论文，提出DBN模型，首次证明深层模型的学习能力远超浅层模型
影响：这篇论文被视为“深度学习复兴”的标志，吸引了约书亚·本吉奥、扬·勒丘恩等学者加入，形成深度学习核心研究圈。<br>
2012年：AlexNet夺冠ImageNet，深度学习“一战成名”<br>
事件：辛顿与学生亚历克斯·克里泽夫斯基、伊利亚·萨茨凯弗合作，基于CNN构建“AlexNet”模型，参加ImageNet图像识别竞赛。
战绩：将图像识别错误率从传统方法的26%降至15.3%，碾压所有对手，震惊AI领域。
关键支撑：依托GPU（图形处理器）的算力突破，验证了辛顿多年的理论猜想。
意义：彻底终结AI寒冬，推动科技巨头（谷歌、微软等）大规模投入深度学习研发，开启人工智能商业化浪潮。
