ハスケルのニューラルネットワーク - アドバイス

Question

ハスケルのニューラルネットワークのチュートリアル、ブック、ブログ、またはコードサンプルを教えてもらえますか？私は命令型言語でニューラルネットワークの経験を持っていますが、私はハスケルでそれを試してみたいです。

Answer 1

Hackage上のいくつかのライブラリがあります重い物を持ち上げる（GPL）を行うためのhmatrixを使用しています

• HaskellNN A Haskellのライブラリ（と、推移、GSLとlibLBFGS Cライブラリが）。迅速な請求。

• instinct高速（BSD）であると主張する純粋なHaskellライブラリ。

• hnn最小限のハスケルニューラルネットワークライブラリ（LGPL）。

• bindings-fannFANNライブラリーへの結合。

• hfann他のFANNライブラリーへの結合。

Answer 2

このsample applicationが役に立ちます。バックプロパゲーションを使用します。私は、機能的なパラダイムの使用がデザインにどのように影響するかを説明したこの例題を論じる記事を書いた。この記事は、次号のThe Monad Readerに掲載されるはずです。

Answer 3

http://www.datahaskell.org/docs/community/current-environment.html#neural-networksでHackageパッケージのより最新のリストがあります - 今日のように、これらのパッケージをお勧めします！が、CPUのみのこれまでのところ、

• grenade（依存型指定された快適なAPIをissue 55/issue 35/issue 6）
• sibe（CPUのみ）
• neural（CPUのみ、
• ）issue 10を見ます（TFへのハスケル結合;プロダクションで使用する可能性が最も高いものの、威圧的なAPIです。 ）

https://mmhaskell.com/blog/2017/8/14/starting-out-with-haskell-tensor-flow/https://mmhaskell.com/blog/2017/8/21/digging-in-deep-solving-a-real-problem-with-haskell-tensor-flowなど

https://blog.jle.im/entry/practical-dependent-types-in-haskell-1.htmlは、ニューラルネットワークに依存タイプを追加する方法を示していますではHaskellからTensorFlowを使用してのブログの記事のシリーズがありますGPU上で実行することができます。 https://blog.jle.im/entry/introducing-the-backprop-library.htmlは、Haskellからの自動分化（TFと同様）を行うライブラリを示しています。