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在Haskell中使用深度學習和神經網絡通常需要使用外部庫或框架，因為Haskell本身并不是一個專門用于深度學習的語言。以下是一些常用的Haskell庫和框架，可以用來實現深度學習和神經網絡：
HLearn：HLearn是一個用Haskell編寫的機器學習庫，它提供了一些基本的機器學習算法和工具，包括神經網絡。雖然HLearn的功能相對較少，但它可以作為入門深度學習和神經網絡的良好起點。
TensorFlow Haskell：TensorFlow是一個流行的深度學習框架，它提供了豐富的深度學習工具和算法。TensorFlow Haskell是一個基于Haskell的TensorFlow API，可以讓您在Haskell中使用TensorFlow進行深度學習。
HNN：HNN是一個Haskell庫，專門用于構建和訓練神經網絡。它提供了各種類型的神經網絡模型和訓練算法，可以幫助您構建自己的神經網絡模型。
JuicyPixels：JuicyPixels是一個用于處理圖像數據的Haskell庫，它提供了一些圖像處理和轉換工具。在深度學習任務中，您通常需要處理和準備圖像數據，JuicyPixels可以幫助您進行這些操作。
雖然在Haskell中使用深度學習和神經網絡可能不如其他語言和框架那么方便和成熟，但仍然有一些庫和工具可以幫助您實現深度學習任務。您可以根據自己的需求和熟悉程度選擇適合的庫和框架，以在Haskell中實現深度學習和神經網絡。
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