概率图模型（PGM）在统计学与机器学习的交叉领域形成一个独立的分支。一般说来关于 PGM 的书籍和课程有很多。这里我们提出的是：在深度学习中如何应用这些模型。Hugo Larochelle 的课程介绍了几个著名的模型，而《Deep Learning》一书则用了四章（16-19）来阐述该理论，并在最后一章介绍了十几种模型。这些课题都需要大量的数学知识。

3. 条件随机场（Conditional Random Fields/CRF）★★★

4. 训练条件随机场 ★★★

5. 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine/RBM）★★★

7.7-7.9. 深度信念网络（Deep Belief Network/DBN）★★★

9.10. 卷积受限玻尔兹曼机 ★★★

13. 金融线性模型（Linear Factor Models）——概率模型的第一步 ★★★

16. 深度学习的结构化概率模型 ★★★

17. 蒙特卡洛（Monte Carlo）方法 ★★★

18. 对抗配分函数（Confronting the Partition Function）★★★

19. 近似推断（Approximate Inference）★★★

20. 深度生成模型（Deep Generative Models）——包括玻尔兹曼机（RBM、DBN 等）、变分自编码器（variational autoencoders）、生成对抗网络、自回归模型（Autoregressive Models）等 ★★★

生成模型——变分自编码器、生成对抗网络及其 OpenAI 改进方面的一篇博文。★★★

神经网络园（The Neural Network Zoo）试图使用一个单一方案组织大量架构。★★

更高层次的框架（Lasagne、Keras）不执行图形模型。但有很多为 Theano、Tensorflow 和 Torch 而编写的代码。

Theano 中的受限玻尔兹曼机 ★★★

Theano 中的深度信念网络 ★★★

由特征向量生成大图像——结合运用变分自编码器（variational autoencoders）与生成对抗网络。★★★

在 TensorFlow 中使用深度学习进行图像修复——生成对抗网络的另一个应用。★★★

使用 Torch 的面部生成——生成对抗网络的 Torch 实现 ★★

前沿

深度学习是一个非常活跃的科学研究领域。要想跟上顶尖的科研进程，就必须阅读新的论文并跟上重要的会议。通常每个新思想都是在 arXiv.org 的预印本论文上发表。然后其中一些提交给会议并进行同行评议。最好的那些会在会议上被提出并发表在期刊上。如果该作者不发布其模型的代码，atv，许多人会试图实现它们并将其放在 GitHub 上。这得需要 1、2 年的时间，合理解释其思想和实现过程的高品质技术博客、教程和视频才会出现在网络上。

深度学习论文阅读路线图包含一长串的重要文件。

Arxiv Sanity Preserver 的用户界面在 arXiv 上浏览论文的效果不错。

Videolectures.net 包含许多高级课题相关的视频。

/r/MachineLearning 是一个非常活跃的 Reddit 板块。所有新的重要论文都会在那里进行讨论。

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