生于英国。于国王学院接受教育，1970年在剑桥大学获得实验心理学学士学位，1978年在爱丁堡大学获得哲学博士学位，主修人工智能。获得博士学位后，他曾在英国萨塞克斯大学、美国加利福尼亚大学圣迭戈分校、英国剑桥大学、美国卡内基梅隆大学和英国伦敦大学学院工作。他是伦敦大学盖茨比计算神经科学中心的创始人，加拿大多伦多大学计算机科学系教授。辛顿是广义反向传播算法和对比散度算法的提出者之一，研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文，他与T.赛杰诺维斯基共同提出了玻耳兹曼机，是深度学习领域的重要人物。辛顿是机器学习领域的加拿大首席学者，也是加拿大高等研究院赞助的“神经计算和自适应感知”项目的领导者。2013年3月加入谷歌。他是鲁梅尔哈特奖的首位获奖者，1998年当选皇家学会会员。2005年获国际人工智能联合大会杰出学者奖终生成就奖，同时也是2011年赫茨伯格加拿大科学和工程金奖获得者。2016年他被选为美国工程院外籍院士。