教師あり学習の学習モデルを微分可能プログラミングと純粋関数型言語で記述する - Qiita

仰々しいタイトルになってしまいましたが、内容はこんな便利な学習モデルの書き方が出来るよって紹介です。A Purely Functional Typed Approach to Trainable Models (Part 1)で語られているコードをベースにして説明していきたいと思っています。 この記事で紹介する内容は新しい機械学習の理論でもなければ明日から役に立つデータサイエンティストの知識でもありません。線形回帰やニューラルネットワークといった既存の学習理論を表題にもあるような微分可能プログラミング（Differentiable Programming）と純粋関数型言語を使って統一的に記述してみようというものです。こういった抽象化は理論に対する理解を深め、時に新しい構造の発見につながるでしょう。 本編に入る前に微分可能プログラミングという概念について簡単に触れておきます。 まず可微分プロ

[hamamuratakuo]

超関数型プログラミング https://b.hatena.ne.jp/entry/s/zenn.dev/lotz/articles/c6daee9ab7edf3321110