Question

我正在研究进化神经网络，并且正在使用HNN。我的第一个问题是Haskell中是否存在任何进化算法框架，因为我无法找到任何框架？

我目前正在努力寻找一种以一般方式改变神经网络权重的方法。目前，我正在尝试将(RandomGen g) => g -> a -> (b,g)形式的随机函数（HMatrix）映射到权重rmap :: (StdGen -> a -> (b,StdGen)) -> StdGen -> [a] -> ([b],StdGen) rmap _ g [] = ([],g) rmap f g (x:xs) = let (mapped, g') = rmap f g xs (rVal, g'') = f g' x in (rVal:mapped, g'')上。

我想要一种通用的方法来修改现有的fmap（或fold？）来使用随机函数（如果可以的话）。例如，我可能有一个函数可能会或可能不会向其输入添加一些高斯噪声，并希望将其应用于整个网络。我遇到的问题是如何使用随机数生成器。

对于地图，我目前正在执行以下操作：

override func tableView(_ tableView: UITableView, commit editingStyle: UITableViewCellEditingStyle, forRowAt indexPath: IndexPath) {
         }

这对我来说似乎是一个黑客攻击，我希望一些更好的haskellers可能会对如何更有效地处理这种随机性提出一些建议？

Answer 1

我不能说这个问题的神经网络方面（我希望有人发布一些关于这个问题）。从一般的Haskeller看来，看起来你应该在某种随机monad中进行计算。例如，MonadRandom。

然后，您的rmap签名会变成：

rmap :: MonadRandom m => (a -> m b) -> [a] -> m [b]

只要查看该签名，您就会发现rmap伪装成traverse。

这里要识别的关键模式是，对于随机monad（甚至可能是StdGen -> a -> (b,StdGen)），看起来像a -> m b的内容可以转换为IO。一旦你看到了，就可以开始使用Haskell monad实用程序的全部功能。

Answer 2

这是Traversable类的用途。 mapAccumL（以及它的前后双胞胎mapAccumR）是一个高阶函数，它捕获一种广义的折叠和映射操作，在可遍历的结构中有状态地工作并转换元素。你的随机映射函数就是这种模式的一个例子 - 正如你所看到的，mapAccumL的类型非常接近你函数的类型：

mapAccumL :: Traversable t => (a      -> b -> (a, c))      -> a      -> t b -> (a, t c)
rmap      ::                  (StdGen -> a -> (b, StdGen)) -> StdGen -> [a] -> ([b], StdGen)

我们可以设置t ~ []和a ~ StdGen，这样rmap基本上是mapAccumL的另一个名称，经过一些元组翻转。

rmap f z = swap . mapAccumL (\x y -> swap (f x y)) z

如何在haskell中使用fmap的随机生成器使用函数？

2 个答案: