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Yoshua Bengio，蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系全職教授，也是深度學習「三巨頭」中唯一一位完全在學術界工作。他的諸多科研積累，包括深度學習架構、循環神經網路（RNN）、對抗算法、表征學習，影響和啟發了後來的大量研究者，將深度學習應用到自然語言處理、計算機視覺等人工智能的各個主要領域，對近年來深度學習的崛起和發展起到了巨大的推動作用。目前,他是僅存的幾個仍然全身心投入在學術界的深度學習教授之一，為人工智能培養了許多傑出的下一代人才。
Geoffrey Hinton，Google副總裁兼工程研究員，Vector Institute 的首席科學顧問，多倫多大學的名譽大學教授。他在80年代把以前沒有受重視的反向傳播(BP)算法引入了神經網路，使得複雜神經網路的訓練成為可能，直到今天，反向傳播算法依然是訓練神經網路最重要的算法。之後，他又在1983 年發明玻爾茲曼機（Boltzmann Machines），以及在 2012 年改進了卷積神經網路的，並在著名的 ImageNet 評測中取得驚人成績，在計算機視覺領域掀起一場革命。
Yann LeCun，Facebook人工智能研究院負責人，紐約大學數據科學中心的創始人之一。他最廣為人知的工作是CNN（卷積神經網路）。雖然並未直接髮明CNN，但Yann LeCun將反向傳播算法引入了CNN，並且發明了權值共享、池化等技巧，讓CNN真正更為可用，現在，CNN已經廣泛用於計算機視覺、語音識別、語音合成、圖片合成以及自然語言處理等學術方向，以及自動駕駛、醫學圖片識別、語音助手、信息過濾等工業應用方向。他在1998年開發了LeNet5——首個被大規模商用的CNN，並製作了MNIST數據集，一個被Hinton稱為「機器學習界的果蠅」的經典數據集，也是絕大多數人接觸的第一個數據集。更難能可貴的是他堅持了足足有二十年，才迎來了CNN如今的繁榮。