侯组词是谷歌大脑的研究员，他在最近的一篇论文中展示了一种基于深度学习技术的全新方法。
Tradaboost是侯组词所发明的一种机器学习算法，它能够利用过去算法的错误来进一步优化分类模型。该算法在多项实验中取得了相对其他算法更好的性能。
传统的boosting方法要求每个模型只能比上一个模型多做出一点点改进，这限制了模型的复杂度和多样性。相比之下，Tradaboost直接利用错误信息来创造全新的弱模型，从而提高了整体的准确性和稳定性。
侯组词表示，Tradaboost算法将成为未来深度学习技术发展的新视角。该算法可以适用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理等大数据应用。
侯组词在深度学习领域的贡献不仅限于这一项发明。他曾在2018年提出了基于“交替训练”思想的对抗生成网络(Generative Adversarial Network, GAN)，这是一种非常重要的深度学习技术，能够生成逼真的假图像。
由于他所做的贡献，侯组词多次被列入《麻省理工科技评论》评选的全球35岁以下顶尖科技创新人才榜单。