REPO: Reduction of Entropy for Probabilistic Organization
项目负责人：Ted Senator 先生 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/reduction-of-entropy-for-probabilistic-organization 项目概要：REPO AI 探索工作旨在开发使分析师能够处理大型、非结构化和无组织数据的技术
REPO: Reduction of Entropy for Probabilistic Organization
项目负责人：Daniel Ridge 先生 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/reduction-of-entropy-for-probabilistic-organization 项目概要：REPO 旨在开发技术，使分析师能够处理包含
Робот Mini Cheetah устанавливает новые рекорды скорости
麻省理工学院 Improbable AI 实验室和人工智能与基础交互研究所 (IAIFI) 正在开发的四足机器人 Mini Cheetah 打破了其个人速度记录，达到了 14.04 公里/小时，这要归功于新的强化学习系统，该系统允许机器人能够独立确定最佳的运行方式并适应不同的表面。
Easy PixelCNN with tfprobability
PixelCNN 是一种深度学习架构（或架构包），旨在生成高度逼真的图像。要使用它，无需对 arXiv 论文进行逆向工程或搜索参考实现：TensorFlow Probability 及其 R 包装器 tfprobability 现在包含一个 PixelCNN 分布，可用于以可参数化的方式训练直接定义的神经网络。
Gaussian Process Regression with tfprobability
继续我们的 TensorFlow Probability (TFP) 应用之旅，在贝叶斯神经网络、汉密尔顿蒙特卡罗和状态空间模型之后，我们在这里展示了高斯过程回归的一个例子。事实上，我们看到的是一个相当“正常”的 Keras 网络，以非常常见的方式定义和训练，TFP 的变分高斯过程层发挥了所有魔力。
Variational convnets with tfprobability
在贝叶斯神经网络中，层权重是分布，而不是张量。使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器），我们可以构建具有概率层的常规 Keras 模型，从而“免费”获得不确定性估计。在这篇文章中，我们展示了如何定义、训练和从概率卷积神经网络中获得预测。
tfprobability 0.8 on CRAN: Now how can you use it?
作为 r-tensorflow 生态系统的一部分，tfprobability 是 TensorFlow Probability 的 R 包装器，TensorFlow Probability 是 Google 开发的 Python 概率编程框架。我们借 tfprobability 在 CRAN 上被接受的机会进行高级介绍，重点介绍有趣的用例和应用程序。
TensorFlow Probability 及其 R 包装器 tfprobability 提供了马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法，这些方法已在本博客的近期多篇文章中使用。这些文章针对的是已经熟悉该方法和术语本身的用户，而主要对深度学习感兴趣的读者不一定熟悉。在这里，我们试图弥补不足，介绍汉密尔顿蒙特卡罗 (HMC) 以及一些经常听到的伴随它的“流行语”，始终努力记住这一切“为了”什么。
Modeling censored data with tfprobability
在这篇文章中，我们使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口）来建模审查数据。同样，这个阐述的灵感来自 Richard McElreath 的《Statistical Rethinking》中对这个主题的处理。不过，我们建模的不是可爱的猫，而是来自冷酷技术世界的非物质实体：这篇文章探讨了 CRAN 包检查的持续时间，这是 Max Kuhn 的 parsnip 附带的数据集。
Dynamic linear models with tfprobability
之前的文章介绍了 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口），重点介绍了深度神经网络的增强功能（例如，引入贝叶斯不确定性估计）以及使用汉密尔顿蒙特卡罗拟合分层模型。这次，我们将展示如何使用动态线性模型 (DLM) 拟合时间序列，从而得到后验预测以及来自卡尔曼滤波器的平滑和滤波估计。
Adding uncertainty estimates to Keras models with tfprobability
截至目前，还没有主流方法可以从神经网络中获取不确定性估计。只能说，通常情况下，方法往往是贝叶斯主义的，涉及某种方式将先验置于模型权重之上。这也适用于本文中介绍的方法：我们展示了如何使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口）以优雅且概念上合理的方式将不确定性估计添加到 Keras 模型中。
Tadpoles on TensorFlow: Hierarchical partial pooling with tfprobability
这篇文章首次介绍了使用 tfprobability（TensorFlow Probability (TFP) 的 R 接口）进行 MCMC 建模。我们的示例是一个描述蝌蚪死亡率的多级模型，读者可能从 Richard McElreath 的精彩作品“统计反思”中了解到这一点。
A method for resolving the range and Doppler frequency ambiguity is proposed for multiple targets in the antenna beam for a medium sounding pulse repetition frequency. The probability of correct resolution of the range and Doppler frequency ambiguity is estimated using a mathematical modelling metho
