Global Newsによれば、ノーベル委員会のEllen Moonsは、受賞者が統計物理学の概念を使って大量のデータからパターンを見つけるネットワークを設計したと説明している。ヒントン本人のページは、トロントの研究グループの深層学習の成果が音声認識と物体分類に革命をもたらしたと記し、バックプロパゲーション、ボルツマンマシン、deep belief netsなどへの貢献を挙げている。ただし本人の自己記述であり、個別の応用事例の詳細は今回確認していない。
研究成果の応用領域に関する説明
音声認識と物体分類への影響は本人のページで、統計物理学の概念を使ったネットワーク設計はノーベル委員会の説明（Global News経由）で示される点。