Haskellで簡単でもいいから何かツール作りたいなあと思ってシュッと作れそうなCUIツールを作ったので、作るにあたって利用したライブラリoptparse-applicativeの紹介をします。 はじめに 今回CUIツールを作る上で基本となるオプションパーサの部分にライブラ…

前回の記事ではFunctorについて紹介しました。今回はFunctorをさらに強力にしたApplicativeという型クラスについて解説します。 適用する関数も箱に入れる Functorでは、ある状態という箱に入った値を関数に適用するための振る舞いを定義しているのでした。 …

この記事ではFunctorというHaskellには欠かせない型クラスについて、概念や捉え方、どういった型がFunctorという振る舞いをできるのかを解説します。 型クラスとは 型クラスとは、値の等値性を判定したり、ある値を文字列として表現したりと特定の振る舞いを…

Stateモナド、定期的にわかった→わからんを繰り返してる— わさびのり太郎 (@ku00_) 2017年5月29日 ということがあったので主に備忘録としてまとめました。 この記事では 『すごいHaskellたのしく学ぼう!』 (通称「すごいH本」)からコイントスをシミュレーシ…

Qiita に 雑な記事 を書いただけになっていたのでちょっとした解説記事を書きました。 今回やったこと 『ゼロから作るDeep Learning – Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』 のMNISTを扱うための下記サンプルコードを、PythonからHaskellに実装し直…

『ゼロから作るDeep Learning – Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』 の読書メモです。 今回は 「4.5.1 2層ニューラルネットワークのクラス」の手前まで。 前回 次回 4章 ニューラルネットワークの学習 学習 この章でいう学習とは、訓練データから…

デザインパターンとともに学ぶオブジェクト指向のこころ (Software patterns series)作者: アラン・シャロウェイ,ジェームズ・R・トロット,村上雅章出版社/メーカー: ピアソン・エデュケーション発売日: 2005/09/16メディア: 大型本購入: 51人 クリック: 615…

『ゼロから作るDeep Learning – Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』 の読書メモです。 今回は 「3.6 手書き数字認識」の手前まで。 前回 次回 3章 ニューラルネットワーク ニューラルネットワークとは パーセプトロンでは人力で重みを決めていく…

『ゼロから作るDeep Learning – Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』の読書メモです。 www.oreilly.co.jp この書籍のサンプルプログラムは Python で書かれていますが、表題の通り自分は Haskell で書いていきます。 今回は、2章全部です。 2章 パ…