Chainer(チェイナー)について

この記事ではChainer(チェイナー)についての解説をしていきます。

おそらく少し前の機械学習などの記事を見ているとChainerという用語が出てくるが一体何だろうかと分からない方もいたと思います。AIが進化していくようにそれを開発していくツールなどもどんどん開発されています。近年IT技術が進歩し人工知能が話題です。テレビをつけると人間対AIの勝負をしておりAIの方が優秀じゃないかとまで言われる始末です。

ただやはり複雑なことではやはり人間の脳の方が優秀で、AIが人に勝つまで発展するには、まだ10年以上かかると言われていました。2015年以前のAIはアマチュアの知能レベルに達するのがやっとでした。

AIのこの急激な発展を支えた言語やツールも同じように紹介してより理解が深まればいいなと思います。

Chainerとは?

Chainerとは、日本の企業であるPreferred Networksが開発していた、Pythonベースのディープラーニング向けのフレームワークとなっています。IT企業と言えばGAFAがよくあげられていますが、日本の企業が活躍しているのを聞くと喜ばしいです。ニューラルネットワークを使用した学習を行うための機能がオープンソースで提供されています。ニューラルネットワークというのは人間の神経を真似て作った機械学習の仕組みであり今最も注目されているAIのアルゴリズムになります。従来の機械学習の仕組みとは違いコンピュータが自身で定義などを見つけるため従来よりも扱うのにコツが必要です。このような仕組みをオープンソースとして提供してくれているのは非常に嬉しいです。プログラミング言語でPythonという今機械学習にもっともメジャーな言語にも利用できます。Python 2.x系および3.x系で利用でき、GPUによる演算もサポートしています。

世界的に見るとGoogle社の開発するTensorflowのほうがシェアは大きいと言われていますが、日本のベンチャー企業が開発しているため、様々な情報交換が行われるコミュニティフォーラムには日語版が用意されていることもあり、日本国内を中心として利用が広がっています。

Chainerの特徴

Chainerの特徴は多数存在しています。初心者でも始めやすいというメリットもあります。Chainerは深層学習に使用するニューラルネットワークの構造や学習(トレーニング)の方法をPythonのプログラムとして記述することができるようになっています。

シンプルなコードでディープラーニングのモデルが構築ができるため、初心者でもわかりやすいと言われています。

さらに、2019年4月には、初学者向けのChainerのチュートリアルサイトを公開したため、誰でも簡単にChainerを使用したディープラーニングの方法を日本語で学ぶことができるようになりました。日本語で記入された記事なども多数あるので使用している際に、一人で困ってしまってもすぐに調べることができます。

  • Define-by-Runの実行方式
  • ニューラルネットワークの計算を表現した計算グラフは、一般的に学習前にあらかじめ構築することが多くあります。計算グラフを定義してから計算を実行するので、この方式は「Define-and-Run」と呼ばれることが多くあります。CaffeやTensorflowではこの流れとなります。計算グラフはデータを入力した際にPythonプログラムに基づいて動的に構築されるため、計算の実行時に同時進行で計算グラフが定義されることから、Define-by-Runという実行方式と呼ばれています。

    Define-by-Runでは、データの構造が変わった際のモデルの再構築が簡単にでき、デバッグも容易であるという特徴を持っています。

  • 「Powerful (高性能)」「Flexibility (柔軟性)」「Intuitive (直感的)」
  • Chainerは、初心者がとっつきやすいように直感的にコードが記述できるように開発されており、作成したモデルを柔軟に編集することもできます。また、初心者の方向けというだけではなく、高性能で様々な研究や企業でのAI(人工知能)開発に活かせる機能を持っています

    Chainerの使用感

  • ニューラルネットワークの構築
  • シンプルなネットワークの構築
  • 拡張機能を利用したより深い学習モデルの構築
  • など上記のような多数のことが利用できます。Chainerは、通常のライブラリに加えて、様々な拡張機能も取り揃えています。フレームワークの中には、できることが多いものもありますが、その分実装は難しく、複雑であるため初心者には難しく感じてしまうことがあります。

    Chainerはシンプルなネットワークも複雑なネットワークも同じように記述できるため、簡単なことから難しいことまで対応することが可能となっています。