|
|
@@ -3,3 +3,18 @@
|
|
|
* [An Interactive Tutorial on Numerical Optimization](http://www.benfrederickson.com/numerical-optimization/)
|
|
|
* [статья про Эффективность RNN от Karpathy (кодогенерация C++)](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/)
|
|
|
* [Презентация про видеоанализ с RNN](https://www.slideshare.net/xavigiro/video-analysis-with-recurrent-neural-networks-master-computer-vision-barcelona-2017)
|
|
|
+
|
|
|
+
|
|
|
+2018 год
|
|
|
+-------------------
|
|
|
+
|
|
|
+* Хаскель и ДипЛернинг (зудит от этого давно у меня) - [Awesome Haskell Deep Learning](https://github.com/austinvhuang/awesome-haskell-deep-learning)
|
|
|
+
|
|
|
+* Статья рассуждение [Functional programming for deep-learning](https://towardsdatascience.com/functional-programming-for-deep-learning-bc7b80e347e9) (**clojure**)
|
|
|
+
|
|
|
+* Очерендной осом хаскель мл лист [Awesome haskell ML](https://github.com/DataHaskell/awesome-haskell-ml)
|
|
|
+* Раздел дата саенс осом хаскель листа [Awesome Haskell#Data Science](https://github.com/krispo/awesome-haskell#data-science)
|
|
|
+* Сайт Data Haskell коммьюнити http://www.datahaskell.org/
|
|
|
+* Сайт книги [Over 130 Practical Recipes For Data Analysis and Machine Learning](http://haskelldata.com/) [репа книги]
|
|
|
+(https://github.com/BinRoot/Haskell-Data-Analysis-Cookbook)
|
|
|
+* Кажется главный пакет по хаскель мл (и уже устарел) - (Hlearn)[https://github.com/mikeizbicki/HLearn]
|
