А где бумажную можно заказать?

[извиняюсь за оффтопик] Здравствуйте! Хочу сообщить что книга Бартоша Милевски наконец-то доступна в печати! Вот вам, кому интересно)  https://twitter.com/hmemcpy/status/1054089875526504452

благодарю

https://arxiv.org/abs/1902.08666 Hedges, "From open learners to open games"

а есть секция "категории для чайников"?
почему если есть мономорфизм f: A -> B и морфизм g: A -> C то нельзя постулировать существование h: B -> C, hf =g?

Возьмите любую посет категорию.
Например, множества и отношение вхождения.
Все морфизмы там - мономорфизмы.
Выполняется ли ваш постулат?

Можно ли из A ⊆ B и A ⊆ C заключить, что B ⊆ C

Да я вроде понял, спасибо

То же самое с вложением групп же будет?

Там, кажется, с этим постулатом я вообще в порядках получу два класса эквивалентности (или даже один, если тождественный разрешить)

Такое свойство называется евклидовостью, если верить вики

топ ник

Добрый день. Я начинающий адепт ФП.  Пришёл с 10летним опытом в классическом ооп, далёким математическим бекграундом. Изучаю Теоркат по книге Бартоша, практикуюсь в Scala, вдохновляюсь Расселом. Ищу ответы на вселенские вопросы почему и зачем и как сделать лучше. Я пока посижу в уголке, послушаю.

тут последнее время довольно тихо

А кто-нибудь рассматривал применение теории категорий для описания архитектуры программ / нейросетей?

Есть статьи, объясняющие в терминах теории категорий, как запрогать нейросеть на функциональном языке. Например, здесь:
https://arxiv.org/pdf/1711.10455.pdf
рассматривается backpropagation как метод, зависящий от выбора размера шага и функции ошибки, а сами нейросети как метод для определения параметризованных функций. Получается, что мы можем установить взаимно однозначное соответствие между данными из обучающей выборки и размеченными ответами; между данными из тестовой выборки и ответами модели. В то же время кортежи данных (а,b) можно рассматривать как объекты и от них рисовать стрелочки уже к парам на соседнем слое нейросети (обновления весов как морфизмы). Ансамбли алгоритмов можно рассматривать как композицию функций.

Какие-то идеи в области описания архитектуры НС в терминах теорката еще только зарождаются:
https://twitter.com/_julesh_/status/1075013357051236359 (нейронные сети и CycleGAN)

А что-то уже есть в статьях:
http://www.brendanfong.com/BackpropAsFunctor.pdf (Open Game)
http://outlace.com/TensorNets1.html

Недавно на питерском митапе дотнет был доклад про редактор кода для описания архитектуры программ диаграммами с использованием теории категорий: https://docs.google.com/presentation/d/1Sr_kH3fXds6-_abczFu-C3m0bHfQlXu8T9W6jjW836Y/edit?usp=drivesdk

Я хочу понять для себя:

1) Какую проблему это решает, не является ли это просто новым способом описания проблем без их решения. Если говорить именно про нейросети, то, кажется, это способ пролить свет на черный ящик. Хотя лично мне показалось, что это просто для объяснения теории, необходимой для реализации алгоритмов машинного обучения в функциональном стиле

2) Не является ли реализация нейросетей на Хаскеле (или ином ФП) нестандартным притягиванием технологии, насколько это перспективно, и делают ли (делали) так люди вообще

3) Если цель - более удобное сравнение архитектур для их выбора, то кому так действительно удобнее? Теория категорий даже не во всех вузах преподается (например, в ИТМО ее нет, а на ВМК МГУ она рассматривается в рамках этого курса: http://www.ccas.ru/frc/thesis/RudakovDocDisser.pdf ) И еще надо учитывать, что значительная часть разработчиков уходит в индустрию, не доучившись.

В чем профит от использования теорката в нейросетях?

Я сама пытаюсь понять. Знакомые пилят декстоп редактор с веб-версией для проектирования программ бизнес-аналитиками / ПМ и сравнения новых архитектур нейросетей (привычные диаграммы НС и схемы из теории категорий похожи) дата саентистами. Они опираются на теорию построения алгоритмов/композиции. Предполагается, что конечный пользователь тоже знает и любит теоркат. Я думаю, насколько этот опыт экстраполируется на индустрию

Теория категорий сама по себе не должна менять парадигму и открывать что-то новое, как я понимаю, это язык для описания. В теории он может выполнять роль эсперанто между разработчиками и математиками, которые говорят на разных языках. Но на практике он оказывается элитарным, как латынь, на которой в Древнем Риме говорила узкая прослойка аристократии, другая часть населения коверкала ее до кухонной латыни, смешивая с национальными языками.

Я потратила какое-то время на разбор статей по теме и мне показалось, что это просто попытка найти еще одну тему с новизной для Phd. А код к статьям - это т.н. thesisware (по аналогии с abandonware), который забрасывается после публикации. Но я не настолько специалист в теории категорий, чтобы делать вот такие оценки.

Могу немного обобщить вопрос: есть ли у теорката обоснованные практические применения, кроме ФП и DSL?