tfhub: R interface to TensorFlow Hub
TensorFlow Hub 是一个用于发布、发现和使用机器学习模型可重用部分的库。模块是 TensorFlow 图的一个独立部分，连同其权重和资产，可以在称为迁移学习的过程中在不同任务中重复使用。
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。
Getting started with Keras from R - the 2020 edition
正在寻找从 R 开始深度学习的材料？这篇文章介绍了新的 TensorFlow for R 网站上的有用教程、指南和背景文档。高级用户将找到指向最近 TensorFlow 2.0 文章中提到的新版本 2.0（或即将推出的 2.1！）功能的应用程序的指针。
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 2.0 is here - what changes for R users?
TensorFlow 2.0 终于在上周发布了。作为 R 用户，我们有两种问题。首先，我的 keras 代码还能运行吗？其次，有什么变化？在这篇文章中，我们将回答这两个问题，然后介绍 r-tensorflow 生态系统中令人兴奋的新发展。
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。
Проект российских ученых в области искусственного интеллекта стал победителем конкурса Google
俄罗斯科学家赢得了 Google 举办的“Powered by TF Challenge”竞赛，评选为使用 TensorFlow 库的机器学习领域的最佳项目。 Google 从 600 多名参赛者中选出了 5 个最佳项目。
François Chollet: Keras, Deep Learning, and the Progress of AI
François Chollet 是 Keras 的创建者，Keras 是一个开源深度学习库，旨在实现快速、用户友好的深度神经网络实验。它充当多个深度学习库的接口，其中最受欢迎的是 TensorFlow，不久前它被集成到 TensorFlow 主代码库中。除了创建一个非常有用且受欢迎的库之外，François 还是谷歌的世界级人工智能研究员和软件工程师，并且绝对是人工智能领域直言不讳的人物，尤其是在围绕人工智能未来的思想领域。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Fa
So, how come we can use TensorFlow from R?
您是否曾经想过为什么可以从 R 调用 TensorFlow（通常称为 Python 框架）？如果没有 - 那应该是这样的，因为 R 包 keras 和 tensorflow 旨在使这个过程对用户尽可能透明。但要让它们成为这些有用的精灵，首先必须有人驯服 Python。
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。
TensorFlow feature columns: Transforming your data recipes-style
TensorFlow 特征列提供了有用的功能，可用于预处理分类数据和链接转换，例如分桶或特征交叉。从 R 中，我们以流行的“配方”风格使用它们，创建并随后完善特征规范。在这篇文章中，我们展示了如何使用特征规范释放认知资源并让您专注于真正想要完成的事情。更重要的是，由于其优雅，特征规范代码读起来很好，编写起来也很有趣。
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。
Rajat Monga 是 Google 的工程总监，领导 TensorFlow 团队。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。
Hierarchical partial pooling, continued: Varying slopes models with TensorFlow Probability
这篇文章以我们最近介绍的 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器）进行多级建模为基础。我们展示了如何汇集平均值（“截距”）和关系（“斜率”），从而使模型能够以更广泛的方式从数据中学习。同样，我们使用了 Richard McElreath 的“Statistical Rethinking”中的一个例子；术语以及我们呈现这个主题的方式很大程度上归功于这本书。
Chris Lattner: Compilers, LLVM, Swift, TPU, and ML Accelerators
Chris Lattner 是 Google 的高级总监，负责多个项目，包括 CPU、GPU、TensorFlow 的 TPU 加速器、TensorFlow 的 Swift，以及幕后进行的各种机器学习编译器魔法。他是世界上编译器技术的顶级专家之一，这意味着他深刻理解硬件和软件如何结合在一起创建高效代码的复杂性。他创建了 LLVM 编译器基础架构项目和 CLang 编译器。他领导了 Apple 的主要工程工作，包括创建 Swift 编程语言。他还曾在特斯拉短暂担任自动驾驶软件副总裁，当时特斯拉从头开始为自动驾驶仪构建内部软件基础架构。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://le
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。
