Chainer(チェイナー)。日本製の深層学習フレームワークです。ニューラルネットワークをPythonで柔軟に記述し、学習させることができます。

オープンソースのAI・人工知能/Chainerとは

Chainer(チェイナー)。日本製の深層学習フレームワークです。ニューラルネットワークをPythonで柔軟に記述し、学習させることができます。

基本情報

概要

Chainer(チェイナー)とは、日本製の深層学習フレームワークです。ニューラルネットワークをPythonで柔軟に記述し、学習させることができます。

基本説明

Chainerは、ニューラルネットワークを誤差伝播で学習するライブラリです。「Preffered Networks」が開発しています。

Chainerの特徴として「Flexible(柔軟性)」「Intuitive(直感的)」「Powerful(高機能)」の3つを掲げています。

実行にはCUDAが使われるため、Nvidia製GPUが必要です。

経緯

2015年6月に公開されました。

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主な特徴

Pythonライブラリ

Chainerは、Pythonのライブラリとして提供されています。Python 2.7以上が必要です。

制御構造は、すべてPythonで記述できます。Pythonのコードを用いて、入力配列に何の処理が適用されたのかのみを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います。

「Define-by-Run」方式

「Define」と「Run」はフェーズが分かれておらず、「ネットワーク構築」と「学習」を同時に行う方式です。

Forward計算時に、入力から出力に到達するまでの経路を記録することにより、初めて計算グラフが暗黙的に得られます。

Flexibility(柔軟性)

畳み込み/リカレントなど、さまざまなタイプのニューラルネットワークをシンプルに実装できる柔軟性があります。

本来切り分けることが難しい計算グラフの生成/学習を同時に記述できます。このことにより、幅広い種類のニューラルネットワークに柔軟に対応できます。

Intuitive(直感的)

Chainerは、データを表す「Variable」と関数を表す「Function」という二つの抽象的な基本要素だけを定義します。それらの間の計算/条件分岐はPython制御構文をそのまま使用できるため、プログラマにとって、ネットワーク構成を動的/直感的に記述できます。複数GPUを使用する場合も直感的な記述が可能です。設定ファイル/固定データセットは必要ありません。

記法が直観的かつシンプルであるため、「単純なネットワーク領域」から「複雑なディープラーニング領域」まで幅広くカバーできます。

同様なフレームワークである「Caffe」において2000行程度のコードを、「Chainer」では200行未満で表現できたという話もあります。

Powerful(高性能)

GPUを利用した高速な計算が可能です。事前にコンパイルを行う「Caffe」や「Theano」ベースのライブラリとほぼ互角の性能が得られるとされています。

インストールが容易

「pip install chainer」コマンド実行のみでインストールできます。

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同様製品(概要情報)

同様な機能を提供する製品として、次のようなものがあります。

オープンソース製品:「TensorFlow」「CNTK」「Caffe」「Theano+Pylearn2」「Torch7」など。

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導入事例

Chainerは、画像処理/自然言語処理/ロボット制御など、多岐に渡る分野で使われ始めています。

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ライセンス情報

Chainerのライセンスは、「MIT License」です。このライセンスに従うことを条件として、ソースコードの改変と公開が許可されています。

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ダウンロード

ダウンロードページ

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※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。

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