Eine klare Semantik mit Bezug zu Trainingsdaten, Erlernen von Struktur und Parametern, effiziente Inferenz sowie eine vielseitige Anwendbarkeit: Das verbinden Sum-Product Networks in sich – eine neuartige Modellarchitektur des Maschinellen Lernens.
Bei Daten mit Lücken ist das Lernen von Modellen oft schwierig, und in manchen Fällen sogar unmöglich. Allerdings können generative Verfahren helfen, indem sie unvollständige Daten mit möglichst sinnvollen Annäherungen auffüllen.
