Chainer
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Chainer（チェイナー）は、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースのソフトウェアライブラリである。バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）に必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する特徴があり[4]、複雑なニューラルネットワークの構築を必要とするディープラーニング（深層学習)で用いられる[3][1]。Python 2.x系および3.x系から利用でき[要出典]、GPUによる演算をサポートしている[3][5]。株式会社Preferred Networks（PFN）からリリースされている[5][1]。2019年12月5日、開発元のPFNはフレームワーク開発を終了してChainerはメンテナンスフェーズへ移行すること、自社はChainerからFacebookが主導するPyTorchに順次移行することを発表した[1]。
注釈
出典
- ^ a b c d e 森山和道 (2019年12月5日).“PFN、深層学習フレームワークを自社開発の「Chainer」から「PyTorch」に切り替え”. PC Watch. 2019年12月6日閲覧。
- ^ “Chainer Release” (英語) 2021年1月16日閲覧。
- ^ a b c d e f g 山下隆義「ディープラーニングツールを使いこなそう（2）」『映像情報メディア学会誌』第70巻第9号、2016年、792-796頁。
- ^ “Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Research” (2015年). 2017年7月26日閲覧。
- ^ a b c d 落合翼、松廣達也、松田繁樹、片桐滋「音声言語処理における深層学習ツールキット解説」『日本音響学会誌』第73巻第1号、2017年、63-72頁。
- ^ a b ピクシブ株式会社 (2019年11月15日).“ピクシブとPreferred Networksがイラスト自動着色分野で協業開始”. PR TIMES. 2019年12月7日閲覧。
- ^ a b c d e f g “優秀賞 - PaintsChainer | 第21回 2018年 | エンターテイメント部門”. 文化庁メディア芸術祭歴代受賞作品. 文化庁. 2019年12月7日閲覧。
- ^ a b “米辻 泰山”. 未踏名鑑. 未踏. 2019年12月7日閲覧。
- ^ 中村充浩「看護技術修得システムの開発と「正しい」看護技術の探求」『システム／制御／情報』第58巻第4号、2014年、158-163頁。
- ^ 太田順「身体負荷を伴う看護技術自習支援システムの開発」『システム／制御／情報』第58巻第4号、2014年、152-157頁。
- ^ 岩橋利英、射谷和徳、藤原圭祐、米辻泰山、東隆、葭仲潔、佐々木明、高木周、松本洋一郎、佐久間一郎、湯下和雄、大野良二「HIFU治療に向けたロボットの精度向上技術(OS7-2:次世代超音波診断・治療技術(2))」『バイオエンジニアリング講演会講演論文集』2014年、2B32。
- ^ a b c d e f g h i j k l 大谷イビサ (2017年12月6日).“PFN、ピクシブ、さくらが語るサービス運営の舞台裏 機械学習で線画を自動着色する「PaintsChainer」の楽しすぎる未来”(1/2). ASCII.jp. 2019年12月7日閲覧。
- ^ a b c “1クリックで、プロ並みの着色ができる!? 線画自動着色サービス「PaintsChainer」の開発者に会ってきた”. パーソナルテクノロジースタッフ (2017年4月27日) 2019年12月7日閲覧。
- ^ a b c Saki Mizoroki (2017年2月5日).“#PaintsChainer イラストに着色する人工知能がすごい 作ったのは29歳のこんな人”. BuzzFeed. 2019年12月7日閲覧。
- ^ a b “PaintsChainer”. Pixiv. 2019年12月7日閲覧。
- ^ a b c 大谷イビサ (2017年12月6日).“PFN、ピクシブ、さくらが語るサービス運営の舞台裏 機械学習で線画を自動着色する「PaintsChainer」の楽しすぎる未来”(2/2). ASCII.jp. 2019年12月7日閲覧。
[続きの解説]
「Chainer」の続きの解説一覧
- 1 Chainerとは
- 2 Chainerの概要
- 3 脚注
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