Preferred Networks、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」・汎用配列計算ライブラリ「CuPy」の最新版リリース

Preferred Networksは、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」および汎用配列計算ライブラリ 「CuPy」のメジャーアップデート版となる「Chainer v6」「CuPy v6」をリリースした。

「Chainer」は、Define-by-Run方式による深層学習フレームワーク。「Chainer v6」で試験的に統合されたC++製の「ChainerX」が、より多くのexampleに対応した。「ChainerX」を使用することで、Chainerのフレキシブルさや後方互換性をほとんど失うことなく、順伝播・逆伝播ともにフレームワーク側のオーバーヘッドを低減し、より高いパフォーマンスを実現する。

「Chainer」は、最新の深層学習研究の成果を迅速に取り入れ、ChainerRL（強化学習）/ChainerCV（コンピュータ・ビジョン）/ChainerUI（学習ログの可視化）/Chainer Chemistry（化学、生物学分野のための深層学習ライブラリ）などの追加パッケージ開発、Chainer開発パートナー企業のサポートなどを通して、各分野の研究者や実務者の最先端の研究・開発活動を支援することを目指すという。

(川原 龍人/びぎねっと)

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