Remote.hs ディープラーニング #13 [Haskell][もくもく]
イベント内容
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
時間 | 内容 |
---|---|
19:55 | 開場 |
20:00 | 自己紹介 & 前回のKPT振り返り |
もくもく | |
21:30 | 成果みせっこ & KPT |
22:00 | 解散 or 雑談 |
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KPT
Keep
- http-client と http-conduit の Request が少しわかった。
- ファイルを
Data.Bytestring.readFile
を使ってVector
に変換したら速かった。
Problem
- NeuralNetwork の勉強からそれた。
Try
ClassyPrelude
に目を通してみる。実務寄りのやり方がわかるかもしれない。Data.List.NonEmpty
を見てみる。
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?
ジェネリックプログラミング
Lens チュートリアル
本
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
定番
その他
- 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
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。