Ai có thể đề xuất cho tôi mẫu hướng dẫn, sách, blog hoặc mã chia sẻ cho các mạng nơron trong Haskell không? Tôi có kinh nghiệm về mạng thần kinh bằng ngôn ngữ mệnh lệnh, nhưng tôi muốn thử nó trong Haskell.Mạng thần kinh trong Haskell - lời khuyên
Có một số thư viện trên Hackage:
HaskellNN Một thư viện Haskell trong đó sử dụng hmatrix (và, transitively, GSL và thư viện libLBFGS C) để làm việc nặng (GPL). Yêu cầu được nhanh chóng.
instinct Thư viện thuần túy Haskell tuyên bố nhanh (BSD).
hnn Thư viện mạng Neural Haskell tối thiểu (LGPL).
bindings-fann Bindings vào thư viện FANN.
hfann Các ràng buộc khác đối với thư viện FANN.
Nên lưu ý rằng tất cả các thư viện này đều dành cho * Mạng nơron nhân tạo (ANN), đó thực sự là câu hỏi được đặt ra. Câu hỏi cần được chỉnh sửa để thêm từ Nhân tạo, vì ANN có ít hoặc không có mối quan hệ với mạng thần kinh sinh học (mô phỏng trong đó cũng là một lĩnh vực nghiên cứu lớn). – DavidJ
Khi viết nhận xét này, không có thư viện nào được đề cập hỗ trợ LSTM ☹ –
Đối với trường hợp an toàn: không sử dụng * dnngraph *, ít nhất không phải trước khi tác giả thực hiện quá trình lọc lớn. Tôi đã dành ⅓ tháng cố gắng để làm việc với nó, và tôi có thể nói chắc chắn: tác giả đã tạo ra mọi lỗi thiết kế có thể xảy ra mà có thể làm với việc bỏ qua môi trường hoặc ngôn ngữ cụ thể. –
Bạn có thể tìm thấy điều này sample application hữu ích. Nó sử dụng truyền lại. Tôi đã viết một bài báo thảo luận về ví dụ, giải thích cách sử dụng một mô hình chức năng ảnh hưởng đến thiết kế. Bài viết sẽ xuất hiện trong số tiếp theo của The Monad Reader.
Đây là liên kết đến bài viết của Monad Reader mà tôi đã đề cập: http://themonadreader.files.wordpress.com/2013/03/issue21.pdf – mhwombat
Liên kết đó là 404, hãy thử http://themonadreader.files.wordpress.com/ 2013/03/issue214.pdf –
Có một nhiều up-to-date danh sách các gói Hackage tại http://www.datahaskell.org/docs/community/current-environment.html#neural-networks - như của ngày hôm nay, nó khuyến cáo những gói:
Có một loạt các bài đăng trên blog về việc sử dụng TensorFlow từ Haskell tại 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, vv
https://blog.jle.im/entry/practical-dependent-types-in-haskell-1.html cho thấy làm thế nào để thêm các loại phụ thuộc vào một mạng thần kinh; https://blog.jle.im/entry/introducing-the-backprop-library.html khoe thư viện để thực hiện sự phân biệt tự động (như trong TF) từ Haskell.
Đề xuất đóng cửa làm chủ đề tắt. Điều này không thể được trả lời dứt khoát, vì vậy tốt hơn trong một diễn đàn thảo luận, không phải trong phần Giải Đáp. – ArtOfWarfare