<p dir="ltr">We are adding exact first-class derivative calculation operators<br>
(Automatic Differentiation or AD) to the lambda calculus, and<br>
embodying the combination in a production-quality fast system suitable<br>
for numeric computing in general, and compositional machine learning<br>
methods in particular.  To the programming language community, we seek<br>
to contribute a way to make numeric software faster, more robust, and<br>
easier to write.</p>
<p dir="ltr">To the machine learning community, in addition to the above practical<br>
benefits, we seek to contribute a system that embodies<br>
*compositionality*, in that gradient optimisation can be automatically<br>
and efficiently performed on systems themselves consisting of many<br>
components, even when such components may internally perform<br>
optimisation. (Examples of this include, say, optimisation of the<br>
rules of a multi-player game to cause the players actions to satisfy<br>
some desiderata, where the players themselves optimise their own<br>
strategy with using a simple model of the opponent which they optimise<br>
according to their opponent&#39;s behaviour; or multi-agent learning where<br>
one agent learns an internal model of another agent, where that<br>
internal model itself performs learning.)</p>
<p dir="ltr">To this end, we are seeking two postdoctoral researchers and one<br>
research programmer with interest and experience in a cohert subset<br>
of: programming language theory, numerics, automatic differentiation,<br>
and machine learning.</p>
<p dir="ltr">Inquiries to: Barak A. Pearlmutter &lt;<a href="mailto:barak@cs.nuim.ie">barak@cs.nuim.ie</a>&gt;</p>
<p dir="ltr">Informal announcment with more details:<br>
<a href="http://www.bcl.hamilton.ie/~barak/ad-fp-positions.html">http://www.bcl.hamilton.ie/~barak/ad-fp-positions.html</a>, which will<br>
have a reference to the formal announcement when it becomes available.<br>
--<br>
Barak A. Pearlmutter<br>
Hamilton Institute &amp; Dept Computer Science<br>
NUI Maynooth<br>
</p>