SPN（Sum-Product Networks）网络是一种新型的深度学习神经网络模型，由加拿大UBC大学计算机科学家Pedro Domingos等人于2011年提出。与传统神经网络模型相比，SPN网络拥有更强的表达能力，可以处理高维和稀疏数据，并且具有更好的可解释性。
SPN网络模型由三个基本元素构成：和节点、积节点和叶节点。其中，和节点表示多个变量的和，积节点表示多个变量的积，而叶节点则是输入变量或函数节点。在SPN网络中，和节点和积节点交替组成，最终形成一个有向无环图（DAG），用于表示联合概率分布。这种结构可以有效地捕获数据之间的依赖关系。
SPN网络的使用方法与传统神经网络类似，需要对数据进行预处理，包括特征提取、归一化等操作。将数据输入SPN网络，并通过反向传播算法进行训练。在训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化器，以提高模型的精度和泛化能力。通过测试数据验证模型的准确性。
与传统神经网络模型相比，SPN网络具有更好的可解释性。由于其结构直观清晰，可以通过观察和节点和积节点的组合方式来了解模型对数据的处理过程。SPN网络还具有处理稀疏数据的能力，在自然语言处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用前景。
SPN网络是一种新型的神经网络模型，具有强大的表达能力和良好的可解释性，已经在深度学习领域得到广泛的应用。