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TensorFlow Probability 0.5.0 リリースノート

Posted on 11/07/2018 by Sales Information

TensorFlow Probability 0.5.0 リリースノート (翻訳)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
日時 : 11/07/2018

* 本ページは、github TensorFlow Probability の releases の TensorFlow Probability 0.5.0 を翻訳したものです:

  • https://github.com/tensorflow/probability/releases/tag/v0.5.0

 

本文

これは TensorFlow Probability の 0.5.0 リリースです。それは TensorFlow 1.12 に対してテストされてステーブルです。

 

パッケージング変更

このリリースの時点で、別々の GPU-固有のビルドをもはやパッケージ化しません。ユーザは彼らが使用することを望む TensorFlow のバージョン (CPU or GPU) を選択することができて、そして TensorFlow Probability は両者で動作します。

その結果、私達のパッケージ requirements で TensorFlow 依存性をもはや明示的にリストアップしません (何故ならばユーザがどちらのバージョンを望むかを知ることができないからです)。TFP が TensorFlow パッケージなしで、あるいはサポートされていない TensorFlow バージョンとともにインストールされる場合、import 時に ImportError を発行します。

 

Distributions & Bijectors

  • 総ての Distributions は tf.distributions から tfp.distributions へ再配置されました (TF のものは deprecated となり TF 2.0 で除去されます)。
  • 三角分布 (= Triangular distribution) を追加します。
  • ジップ分布 (= Zipf distribution) を追加します。
  • NormalCDF (訳注: 正規累積分布関数) Bijector を追加します。
  • 多変量スチューデントの t-分布を追加します。
  • RationalQuadratic カーネルを追加します。

 

ドキュメント & サンプル

  • 変分推論を使用して GLMM をどのように fit させるかを示すサンプルを追加します。
  • ガウス過程潜在変数モデルを colab に導入します。
  • ガウス過程回帰サンプルを colab に導入します。
  • GLM アルゴリズムを示して (それらのアルゴリズムを活用する) GLM についての幾つかの結果を導出する notebook を追加します。

 
以上

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