Chainer
ニューラルネットワーク・深層学習のフレームワーク ウィキペディアから
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]。
| 開発元 | Preferred Networks[1] |
|---|---|
| 初版 | 2015年6月9日 |
| 最新版 |
7.8.1.post1[2]
/ 2022年6月29日 |
| リポジトリ | |
| プログラミング 言語 | Python[3] |
| プラットフォーム | Linux |
| 種別 | 機械学習ライブラリ |
| ライセンス | MIT Licence |
| 公式サイト |
chainer |
Chainerは"define-by-run"というモデル設計手法を取り入れた深層学習のフレームワークの先駆けで、後発のPyTorchなどにも大きな影響を与えた[1]。Preferred Networks（PFN）が日本の機械学習系のベンチャー企業であることから、日本語の関連資料が多いという特徴があった[5]。
PaintsChainer
PaintsChainer（ペインツ・チェイナー[6]）はChainerを用いてPFN社の米辻泰山[注釈 1]が作成した線画自動着色ソフト[7][8]。ユーザーは「たんぽぽ」「さつき」「かんな」の3種類のAIを選択できる[9][10]。数日で100万件のアクセスを記録し[10]、2018年には文化庁の第21回メディア芸術祭エンターテイメント部門で優秀賞を受賞した[10]。中国語版のサイトもある[7]。米辻はインターネット上で60万枚のカラー画像データを収集し、線画に変換[8]。この線画とカラー画像をデータとして深層学習でモデルを作成し、2017年1月27日に公開した[8]。
モデル（擬人化AI）
運営体制
- Preferred Networks
- 2019年11月までの運営会社で[11]、使用された深層学習フレームワーク「Chainer」は同社による[7]。「PaintsChainer」の登録商標はPFNが所有[6]。
- さくらインターネット
- PaintChainerはウェブ上で使用するため、同社の「高火力コンピューティング」環境に支えられている[9][12]
- Pixiv
- 「さつき」はPixivと共同でリリースされ[9]、同社の「pixiv Sketch」にPaintsChainerがAPIとして組み込まれている[12]。2019年11月15日から、ピクシブ株式会社がPaintsChinerの運営を引き継いだ[11]。
用途
脚注
関連文献
関連項目
外部リンク
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