Geoffrey Hinton作為第一作者的兩篇論文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》和《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》發(fā)布,，引起了整個學術界對深度學習的興趣,，繼而才有了后面十多年來深度學習研究的突飛猛進和突破。

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Russ Salakhutdinov正是這兩篇論文之一,、發(fā)布在Nature雜志上的那篇《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》的第二作者,。

其時,，他還是剛剛才進入Geoffrey Hinton門下的一位博士生。

Russ Salakhutdinov對人工智能的貢獻還在于學習深度生成模型的研究上。

2007年前后，Russ Salakhutdinov與Geoffrey Hinton提出了一種在前饋神經網(wǎng)絡中進行有效訓練的算法。

2009年,，他從多倫多大學獲得機器學習（計算機科學）博士學位,。

之后，Russ又在 MIT 人工智能實驗室度過了兩年博士后生涯,。

從2011年起,，他加入了多倫多大學計算機科學與統(tǒng)計部做助理教授。

2016 年 1 月,，卡內基梅隆大學（CMU）宣布邀請 Russ Salakhutdinov 作為機器學習部門的副教授。

由此,，Russ Salakhutdinov 也實現(xiàn)了從助理教授到副教授的跨越,，他的主要研究興趣包括人工智能,、機器學習、深度學習,、大規(guī)模優(yōu)化,。

與此同時,，從2006年的標志性論文發(fā)表之后,，Ruslan Salakhutdinov的研究成果也層出不窮。

據(jù)統(tǒng)計，截止2018年1月,，他的論文總引用數(shù)量達到31049次,，其中近5年的引用次數(shù)為27568,。

可以說，他一直活躍在深度學習的最前沿領域。

所以,，相比于谷歌,、Facebook 的人工智能研究負責人,，Russ Salakhutdinov 或許很年輕，但他卻是屬于新生代的一批機器學習研究人員,。