Sum Product Networks模型的研究及其在文本分类的应用

图模型在机器学习有着广泛的应用。相比图模型,Sum-Product Networks模型具有更强表达能力和更快的推理速度,所以其在对文本和图像数据建模有着广泛的应用。本文总结Sum-Product Networks这一新的深度概率模型的研究进展,先介绍了固定结构的Sum-Product Networks的参数学习方法,再介绍了根据不同的输入数据而进行的结构和参数学习方法。并且介绍了判别式和生成模型的Sum-Product Networks,最后介绍了Sum-Product Networks在文本分类上的应用。