Haskell中的神经网络 - 建议

Question

任何人都可以建议我在Haskell中为神经网络提供教程,书籍,博客或共享代码示例吗？我在命令式语言中有神经网络的经验,但我想在Haskell中尝试一下.

Answer 1

Hackage上有几个库:

• HaskellNN一个Haskell库,它使用hmatrix(以及传统上,GSL和libLBFGS C库)来进行繁重的工作(GPL).声称要快.

• 本能一个声称快速(BSD)的纯Haskell库.

• hnn最小的Haskell神经网络库(LGPL).

• bindings- fann绑定到FANN库.

• hfann与FANN库的其他绑定.

Answer 2

您可能会发现此示例应用程序很有用 它使用反向传播.我写了一篇讨论这个例子的文章,解释了功能范式的使用如何影响设计.该文章应出现在下一期的 Monad Reader中.

Answer 3

DataHaskell社区在http://www.datahaskell.org/docs/community/current-environment.html#neural-networks上提供了最新的Hacking软件包列表。

从2019-08-26开始，它推荐以下软件包：

• 神经（仅CPU，请参阅问题10）
• backprop-learn使用backprop库（仅CPU？）
• 手榴弹（依赖类型！舒适的API，但到目前为止仅CPU，请参阅第55期 / 第35期 / 第6期）
• hasktorch（Haskell绑定到PyTorch底层C库，早期开发，但它应该让您在GPU上进行训练）
• tensorflow（Haskell与TF的绑定；最有可能在生产中使用，但具有令人生畏的API；可以在GPU上运行）
• （和sibe（仅CPU），尽管在ML标题下，实现了神经网络）

有一系列关于使用TensorFlow从哈斯克尔博客文章在https://mmhaskell.com/blog/2017/8/14/starting-out-with-haskell-tensor-flow / https://mmhaskell.com/blog/ 2017/8/21 /深入研究一个真正的问题，包括哈斯克尔张量流等

如果您对自动分级/可区分编程感兴趣，那么backprop-learn作者将展示如何将依赖类型添加到神经网络，以及如何从Haskell进行自动区分（如TF中一样），最终将其转变为backprop库。另请参见广告库（此处是快速演示）。