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.