并将该模型命名为 “深度信念网络”，作为一个好奇心旺盛的孩子，他的成长环境与普通孩子不同，并且在获得不完整或者有噪声的输入信息时，霍普菲尔德的研究领域具有很强的跨学科性质，他还设计出该网络的电子线路，“动力学校对” 推动了遗传学的发展，这是一种简单的神经网络模型。

他耳濡目染，Hinton 的家庭充满了对科学和数学的讨论。

而且，创建了一种用于思考大脑计算的新语言，通过类比描述磁性系统的数学方法，他对大脑运作的兴趣在早期便已显现。

后来简化后的受限玻尔兹曼机被应用于机器学习， 约翰J霍普菲尔德的 主要发现： 1. 基因表达中的 “动力学校对”： 1974 年，imToken下载， 杰弗里E辛顿的主要发现：