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概率图模型可以直观理解为概率模型的图形化或可视化，概率模型的图形化给我们带来很大便利，使一些复杂逻辑表达式变得非常直观和简洁，所以概率图模型是深度学习的重要工具，我们在很多深度学习的参考资料上都会看到大量的概率图，概率图模型这种思想也影响到很多深度学习框架，如Theano、TensorFlow等。
本章介绍了概念图模型的基本概念及基本结构，根据构造图是否有向，我们把概率图模型分为贝叶斯网络和马尔可夫网络。在贝叶斯网络中重点介绍了隐马尔可夫模型，在马尔可夫网络中主要介绍了马尔可夫随机场、马尔可夫独立性、条件随机场等内容。
至此，机器学习、深度学习的基础部分就介绍完了，接下来将开始介绍机器学习、深度学习的理论和应用。