TensorFlow Probability 0.6.0 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 : 02/27/2019

* 本ページは、github TensorFlow Probability の releases の TensorFlow Probability 0.6.0 を翻訳したものです：

• https://github.com/tensorflow/probability/releases/tag/v0.6.0

これは TensorFlow Probability の 0.6 リリースです。それは TensorFlow 1.13.1 に対してテストされてステーブルです。

変更ノート

• tfp.positive_semidefinite_kernels.RationalQuadratic を追加します。
• tfpl.MultivariateNormalTriL で float64 をサポートします。
• IndependentLogistic と IndependentPoisson 分布層を追加します。
• Edward2 確率変数の値を設定するために make_value_setter interceptor を追加します。
• LinearGaussianStateSpaceModel のメンバー関数として、Kalman Smoother の実装。
• Bijector キャッシングは eager モードで実行するとき一つの方向でのみ有効にされます。forward(x) か inverse(y) を同じ x か y 値で繰り返し計算する場合には eager モードで何某かのパフォーマンス後退を引き起こすかもしれません。
• tfpl.Independent{Bernoulli,Normal} で rank-0/empty event_shape を扱います。
• eager モードで追加のテストを実行します。
• quantiles(x, n, …) が tfp.stats に追加されました。
• tensorflow_probability を Tensorflow 2.0 TensorShape インデキシングと互換にします。
• Chi, Chi2 のための KL ダイバージェンスをテストするとき scipy.special 関数を使用します。
• STS モデルから予測 (= forecast) を作成するためのメソッドを追加します。
• MixtureSameFamily 分布を追加します。
• Chi 分布を追加します。
• doc typo tfp.Distribution -> tfd.Distribution を修正します。
• Gumbel-Gumbel KL ダイバージェンスを追加します。
• HalfNormal-HalfNormal KL ダイバージェンスを追加します。
• Chi2-Chi2 KL ダイバージェンスのユニットテストを追加します。
• Exponential-Exponential KL ダイバージェンスのユニットテストを追加します。
• Normal-Normal KL ダイバージェンスのためのサンプリングテストを追加します。
• IndependentNormal 分布層を追加します。
• HiddenMarkovModel に posterior_marginals を追加しました。
• Pareto-Pareto KL ダイバージェンスを追加します。
• 構造時系列モデルのための LinearRegression コンポーネントを追加します。
• python Dataset オブジェクト作成の間に (それを Iterator 作成時に行なう代わりに) dataset ops をグラフを追加します (あるいは Eager execution でカーネルを作成します)。
• テキスト・メッセージ HMC ベンチマーク。
• switching ポアソン過程を多重変化点検出のための HMM としてエンコードするサンプル・ノートブックを追加します。
• make_simple_step_size_update_policy に num_adaptation_steps 引数を必要とします。
• printed ベンチマーク文字列における s/eight_hmc_schools/eight_schools_hmc/。
• Keras モデルを通して tfd.Distribution インスタンスを plumb することを可能にするために tfp.layers.DistributionLambda を追加します。
• tfp.math.batch_interp_regular_1d_grid を追加しています。
• in-depth サンプルを含めるために fill_triangular の記述を更新します。
• bijector/distribution 合成, eg, tfb.Exp(tfd.Normal(0,1)) を有効にします。
• tfp.stats.percentile に linear と midpoint interpolation が追加されました。
• distributions をそれらが利用する bijectors のみを含むようにします。
• tfp.math.interp_regular_1d_grid が追加されました。
• tfp.stats.correlation が追加されました (ピアソン相関)。
• 最近追加された Distributions を含めるために edward2 RVs のリストを更新します。
• 連続一様分布の密度は upper エンドポイントを含みます。
• tfp.glm.fit_sparse でバッチ化入力のためのサポートを追加します。
• interp_regular_1d_grid が tfp.math に追加されました。
• HiddenMarkovModel 分布を追加しました。
• Student’s T 過程を追加します。
• 観測が静的にスカラーであると知られているとき matrix ops を回避することにより LinearGaussianStateSpaceModel を最適化します。
• stddev, cholesky が tfp.stats に追加されました。
• 構造時系列モデルを変分推論と HMC でデータに fit するためのメソッドを追加します。
• Expm1 bijector (Y = Exp(X) – 1) を追加します。
• tfp.stats に新しい stats 名前空間 covariance と variance が追加されました。
• 総ての利用可能な MCMC カーネルを TransformedTransitionKernel と互換にします。

 
以上

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

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

TensorFlow Probability 0.4.0 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 : 10/18/2018

* 本ページは、github TensorFlow Probability の releases の TensorFlow Probability 0.4.0 を翻訳したものです：

• https://github.com/tensorflow/probability/releases/tag/v0.4.0

これは TensorFlow Probability の 0.4.0 リリースです。それは TensorFlow 1.11 に対してテストされてステーブルです。

分布 & Bijector

• 総ての TF コア Distributions (分布) は今では TFP にあります (古いものは deprecated ですがまだ存在します)。
• 総ての TF コア Bijectors は今では TFP にあります (古いものは deprecated ですがまだ存在します)。
• Independent (訳注: クラス名) のための CDF (訳注: 累積分布関数, cumulative distribution function) サポート。
• 構造時系列のための Seasonal effects と Sum コンポーネント。
• 半コーシー分布を追加します。
• DCT (離散コサイン変換, discrete cosine transform) Bijector。
• BatchNormalization Bijector で動的 shape をサポートします。
• 逆ガウス分布を追加します。
• ベイズ構造時系列モデルのための scaffolding。
• フォン・ミーゼス分布を追加します。
• パレート分布を追加します。
• TruncatedNormal のための暗黙的な再パラメータ化。

サンプリングと推論

• BFGS と直線探索法への様々な改良。
• Edward2 で tape interceptor を追加します。
• 近接勾配と L1/L2-正則化による GLM (訳注: 一般化線形モデル) フィッティング。
• Edward2 でネストされた interceptor をサポートします。

ドキュメント & サンプル

• tf/tf.contrib の代わりに tfp をポイントするようにドキュメントを更新
• Credit card interest notebook
• CIFAR-10 データ上のベイジアン・ニューラルネット (VGG, ResNet18) サンプル
• Disentangled Sequential オートエンコーダ・サンプル
• Eager-mode, 単鎖 No-U-Turn Sampler
• Edward2 を使用した Grammar VAE サンプル
• Edward2 を使用した Deep exponential family サンプル
• Edward2 を使用した Latent Dirichlet Allocation サンプル
• Factorial Mixtures notebook

 
以上