AO, NAO, ENSO: A wavelet analysis example
厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO)、北大西洋涛动 (NAO) 和北极涛动 (AO) 是具有全球影响的大气现象，对人们的生活产生重大影响。ENSO 首先给南半球的发展中国家带来了洪水、干旱和随之而来的贫困。在这里，我们使用新的 torchwavelets 包来比较检查这三个系列中的模式。
Wavelet Transform - with torch
torch 没有内置进行小波分析的功能。但我们可以利用快速傅里叶变换 (FFT) 有效地实现我们所需的功能。这篇文章是对小波的首次介绍，适合以前没有接触过它的读者。同时，它提供了有用的入门代码，展示了在 torch 中执行小波分析的（可扩展）方法。它是即将由 CRC Press 出版的《使用 R torch 进行深度学习和科学计算》一书中相应章节的摘录。
Discrete Fourier Transform - with torch
关于傅里叶变换，有人说它是宇宙中最伟大的奇迹之一。同时，它仅用六行代码即可实现。即使最后你只是直接调用 torch 的内置函数，它也有助于理解并能够在代码中重现魔法背后的想法。这篇文章摘自即将由 CRC Press 出版的新书《使用 R torch 进行深度学习和科学计算》。
Five ways to do least squares (with torch)
了解 torch 的 linalg 模块，同时学习从头开始进行最小二乘回归的不同方法。这篇文章是即将由 CRC Press 出版的《深度学习和科学计算与 R torch》一书中相应章节的精简版。
Audio classification with torch
学习如何使用 torch 对语音进行分类，利用领域知识和深度学习。这篇文章是即将由 CRC Press 出版的《使用 R torch 进行深度学习和科学计算》一书中相应章节的精简版。
Community spotlight: Fun with torchopt
今天，我们想提请大家注意 torch 生态系统中一个非常有用的包：torchopt。它通过提供一组基础库中没有的流行优化算法来扩展 torch。正如这篇文章将展示的那样，它也很有趣！
Pre-processing layers in keras: What they are and how to use them
对于 keras，最近的两个版本带来了重要的新功能，包括底层基础设施和工作流程增强。这篇文章重点介绍后一类的一个杰出示例：旨在帮助完成预处理、数据增强和特征工程任务的新型层系列。
这篇博客已经有一段时间没有介绍 Keras for R 的内容了，所以您可能认为该项目已经停产。 不是的！ 事实上，Keras for R 比以往任何时候都更好，最近的两个版本增加了强大的功能，大大减轻了以前繁琐的任务。 这篇文章提供了高层次的概述。 未来的文章将更详细地介绍一些最有用的新功能，并深入研究使前者成为可能的强大的低级增强功能。
Train in R, run on Android: Image segmentation with torch
我们使用 torch 及其高级接口 luz 在 R 中训练一个图像分割模型。然后，我们在示例输入上对模型进行 JIT 跟踪，以获得可以在没有安装 R 的情况下运行的优化表示。最后，我们展示了在 Android 上运行的模型。
Beyond alchemy: A first look at geometric deep learning
几何深度学习是一个“程序”，旨在将深度学习架构和技术置于数学先验框架中。先验（例如各种类型的不变性）首先出现在某些物理域中。与该领域匹配良好的神经网络将保留尽可能多的不变性。在这篇文章中，我们提供了一个非常概念化的高级概述，并重点介绍了一些应用程序。
torch: Just-in-time compilation (JIT) for R-less model deployment
使用 torch 即时 (JIT) 编译器，可以使用另一种语言查询用 R 训练的模型，前提是该语言可以使用低级 libtorch 库。这篇文章展示了如何做到这一点。此外，我们试图理清围绕该主题的一些术语混乱。
Starting to think about AI Fairness
人工智能公平性指标这一主题对社会来说既重要又令人困惑。造成混乱的原因有很多：术语泛滥、公式丰富，最后同样重要的是，其他人似乎都知道他们在说什么。本文希望从对比两种基本立场的常识性方法出发，消除部分混乱：一方面，假设数据集特征可以被视为反映 ML 从业者感兴趣的基本概念；另一方面，概念和测量之间不可避免地存在差距，这种差距可能更大或更小，具体取决于测量的内容。在对比这些基本观点时，我们汇集了机器学习、法律科学和政治哲学的概念。
