概要

リモートで参加するHaskellの勉強会です。

この本を読みながらディープラーニングの仕組みを学びます。
ゼロから作るDeep Learning（各自ご用意ください）

Python で実装しながらディープラーニングの原理を学ぶ、というコンセプトの本です。
ここでは Python は読むだけにして、実装を Haskell でやってみることにします。

各自、自分のペースで読み進め、適宜該当部分を Haskell でコーディングしてください。
成果物のコードは Github で共有し、出来栄えを称え合いましょう。

内容

Slackのチームを用意してあります。
事前にSlackチームへの参加をお願いします。
Slackチームに参加する

勉強会開催中は Hangout を利用します。
直前に Slack に URL を流しますので、時間になったら参加してください。

タイムテーブル

ご用意いただくもの

• Haskell実行環境
• PC
• インターネット環境
• マイク・イヤホン (Skypeが利用可能な状態であれば問題ないです）

その他

何かご質問などあれば、主催者(@kayhide)までお気軽にお問い合わせください。

前回のまとめ

• シンプルなネットワークにて損失関数の勾配を求めた

長期的展望

• この本が終わったあとのマイルストーンを考えたい。
• TensorFlow のバインディングを触るとか。
• 将来的に NIPS に何か出す。

リソース

記事

• Neural Networks, Types, and Functional Programming
• The Neural Network Zoo
• Deep Learning, from a Programming Language Perspective
• Neural Networks, Types, and Functional Programming

ライブラリ？

• DeepDarkFantasy

ジェネリックプログラミング

• Applying Type-Level and Generic Programming in Haskell

Lens チュートリアル

• Tutorial for the lens library
• lens over tea

本

• Haskellによる関数プログラミングの思考法
• Haskell 教養としての関数型プログラミング

チャット

• Haskellのdata scienceのチャット 意外と盛り上がっています。

ライブラリまとめ

NumPy のようなもの

• hmatrix 定番。
• linear
• accelerate GPUを使える。Lens と同じ作者。
• repa

グラフ描画

• gnuplot 準備が簡単。
• Chart 高機能で今風。ビルド手順に要注意。
• plots

定番

• Haskell Libraries

その他

• ClassyPrelude Prelude 代替
• binary シリアライズ
• extra 標準ライブラリの拡張
• formatting フォーマット
• syb ジェネリック
• Gloss ウィンドウアプリ