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(xué)術(shù)界對深度學(xué)習(xí)的興趣，繼而才有了后面十多年來深度學(xué)習(xí)研究的突飛猛進(jìn)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(jìn)入Geoffrey Hinton門下的一位博士生,。

Russ Salakhutdinov對人工智能的貢獻(xiàn)還在于學(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行有效訓(xùn)練的算法,。

2009年，他從多倫多大學(xué)獲得機(jī)器學(xué)習(xí)（計算機(jī)科學(xué)）博士學(xué)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(xué)計算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計部做助理教授,。

2016 年 1 月，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）宣布邀請 Russ Salakhutdinov 作為機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模優(yōu)化,。

與此同時,，從2006年的標(biāo)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(dá)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(xué)習(xí)的最前沿領(lǐng)域,。

所以,，相比于谷歌、Facebook 的人工智能研究負(fù)責(zé)人,，Russ Salakhutdinov 或許很年輕,，但他卻是屬于新生代的一批機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員。