1樓：David 9
這篇文章我想能幫到你:
Stanford教授Daphne Koller 概率圖模型 — 終極入門第三講馬爾可夫網路 (Markov Networks)
2樓：
PGM不新，Judea Pearl 八幾年就開始了；深度學習也不新，就是神經網路換了個名字，CNN是Fukushima的Neocognition的翻版。以前早都「崛起「過了，說本世紀「重新崛起」差不多。兩個的結合早就有
3樓：李丕績
4樓：Xinran He
像lixin liu所說的這兩個很早就已經結合起來了，比如stack RBM得到的deep belief network (DBN) 或者是deep boltzmann machine (DBM)等。 最近這兩者的結合做的deep generative model，比如variational auto encoder效果也很不錯。
題主可以看一下MIT的deep learning書中part 3從Chap 16 - 20的內容，介紹的都是如何把概率圖模型的方法應用在deep learning上。 附上書的鏈結web版: Deep Learning, github上整合得pdf檔案:
GitHub - HFTrader/DeepLearningBook: MIT Deep Learning Book in PDF format.
5樓：
文獻綜述還是要自己弄，哎，現在的孩子。
1. Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks
2. Deep convolutional neural fields for depth estimation from a single image
卷積層上面加圖模型啊（cvpr早就有文獻了）
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JuLec 在伺服器上部署，可以採用TensorRT加速 在CPU或FPGA上部署可以採用OpenVINO加速 或者也可以採用框架對應的C 庫，比如pytorch提供的libtorch庫 針對這些方案的部署方式可以參考我的文章。這些方式都可以採用C 實現，而且難度不大，效果又極好。對於C 的知識量而...
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