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Este artículo describe una propuesta de implementación de una red espacial representada en el SGBD PostgreSQL, específicamente en la extensión PostGIS.  El artículo solo presenta información de modelado y diseño, pero no de implementación. A consecuencia de ello, no se presentan resultados experimentales.  El artículo tiene aceptable redacción en general. Sin embargo, es un trabajo del cual todavía no se obtienen resultados que permitan evaluar su aporte.
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This paper considers the problem of model-based policy search. The authors  consider the use of Bayesian Neural Networks to learn a model of the environment and advocate for the $\alpha$-divergence minimization rather than the more usual  variational Bayes.   The ability of alpha-divergence to capture bi-modality however  comes at a price and most of the paper is devoted to finding tractable approximations.  The authors therefore use the approach of Hernandez-Lobato et al. (2016) as proxy to the alpha-divergence .   The environment/system dynamics is clearly defined as a well as the policy parametrization  (section 3) and would constitute a useful reference point for other researchers.  Simulated roll-outs, using the learned model, then provide samples of the expected  return. Since a model of the environment is available, stochastic gradient descent  can be performed in the usual way, without policy gradient estimators, via automatic  differentiation tools.   The experiments demonstrate that alpha-divergence is capable of capturing multi-model  structure which competing methods (variational Bayes and GP) would otherwise struggle with. The proposed approach also compares favorably in a real-world batch setting.  The paper is well-written, technically rich and combines many recent tools  into a coherent algorithm. However, the repeated use of approximations to original  quantities seems to somehow defeat the benefits of the original problem formulation.  The scalability and computational effectiveness of this approach is also questionable  and I am uncertain if many problem would warrant such complexity in their solution.  As with other Bayesian methods, the proposed approach would probably shine in low-samples  regime and in this case might be preferable to other methods in the same class (VB, GP).
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El artículo presenta un trabajo de recolección de información, su agregación y análisis, en el ámbito de educción de requisitos.  1. Creo que, además de la búsqueda en revistas y bases de datos científicas, debe incorporarse también experiencias prácticas en proyectos reales, los cuales usualmente no se reportan en medios científicos. En este sentido, una encuesta hacia profesionales de larga trayectoria podría aportar elementos adicionales y robustez al estudio.  2. Dentro del artículo se presentan numerosas figuras y gráficos. No obstante, usualmente se hace una descripción narrativa de la información en los gráficos, pero sin elaborar alguna hipótesis o conjetura del porqué de las distribuciones que se muestran en estos gráficos. Por ejemplo, Fig. 7.  3. Dentro de las conclusiones se afirma: "Moreover, there is great variability among metrics and / or constructs  proposed in the primary studies." Sin embargo, no hay un análisis cuantitativo de la variabilidad mencionada (sustentar el uso de "gran variabilidad").

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