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  辛頓於1970年在英國劍橋大學獲得實驗心理學學士學位。此後於1978年在愛丁堡大學獲得人工智慧博士學位。此後曾在薩塞克斯大學、加州大學聖迭戈分校、劍橋大學、卡內基梅隆大學和倫敦大學學院工作。他是蓋茨比計算神經科學中心的創始人,目前擔任多倫多大學電腦科學系教授。辛頓是機器學習領域的加拿大首席學者,也是加拿大高等研究院贊助的“神經計算和自適應感知”專案的領導者。辛頓在2013年3月加入Google,同時Google併購了他創辦的DNNresearch公司。

  關於辛頓工作的淺顯解釋可以參考他在1992年9月和1993年10月於《科學美國人》發表的兩篇科普文章。他研究了使用神經網路進行機器學習、記憶、感知和符號處理的方法,並在這些領域發表了超過200篇論文。他是將反向傳播演算法引入多層神經網路訓練的學者之一。他與大衛·阿克利、特里·賽傑諾維斯基一同發明了波爾茲曼機。他對於神經網路的其它貢獻包括分散表示(distributed representation)、時延神經網路、專家混合系統(mixtures of experts)、亥姆霍茲機(Helmholtz machines)等。辛頓當前的工作是處理豐富感測器輸入的神經網路無監督學習。

  辛頓是魯梅哈特獎的首位獲獎者,1998年當選皇家學會會士。  辛頓獲得了2005年IJCAI傑出學者獎終生成就獎,同時也是2011年赫茨伯格加拿大科學和工程金獎獲得者。

  辛頓是邏輯學家喬治·布林的曾曾孫,布林的工作最終成為了現代電子計算機的基礎。與此同時,辛頓也是外科醫生和作家詹姆士·辛頓的後裔。
傑弗裡·埃弗里斯特·辛頓,FRS(英語:Geoffrey Everest Hinton,1947年-12月6日),英國出生的加拿大計算機學家和心理學家,多倫多大學教授。以其在類神經網路方面的貢獻聞名。辛頓是反向傳播演算法和對比散度演算法的發明人之一,也是深度學習的積極推動者,被譽為“深度學習之父”。辛頓因在深度學習方面的貢獻與約書亞·本希奧和楊立昆一同被授予了2018年的圖靈獎。