本教程重点介绍深度隐变量文本模型，尤其是可以表示为有向图模型的模型。涵盖了典型文本模型及其应用，并介绍了通过最大化对数边缘似然或其下界来学习这些模型的方法。重点介绍了用于学习深度隐变量模型的关键技术摊销变分推理，其中单独的推理网络被训练来执行近似的后验推理。