NIKKEI Primeについて 朝夕刊や電子版ではお伝えしきれない情報をお届けします。今後も様々な切り口でサービスを開始予定です。
2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから,およそ 4 年半と少しが経ちました.はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが,今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました.深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして(当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから,本当に変わりました),思えば遠くにきたものです. 今日,PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました.会社にとってももちろんですが,業務としてはこの 4 年半,Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に,大きな転換点です. まず率直な感想として,Chainer の開発は本当に楽しかったです.書きはじめた頃は,深層学習フレームワーク競争の真っ只中で,Theano の上に乗っかるフレームワー
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
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