图模型在机器学习领域应用广泛。与传统图模型相比，Sum-Product Networks (SPN) 模型具有更强的表达能力和更快的推理速度，因此在文本和图像数据建模方面得到广泛应用。
SPN 是一种新型深度概率模型。固定结构 SPN 的参数学习方法为模型训练提供了基础。研究人员也针对不同输入数据，探索了 SPN 结构和参数的联合学习方法，进一步提升了模型的灵活性。
SPN 支持判别式和生成式模型，为不同类型的机器学习任务提供了有力工具。实践证明，SPN 在文本分类任务中表现出色，展现了其在处理复杂数据方面的潜力。