Chainer（読み）ちぇいなー

日本大百科全書(ニッポニカ)

Chainer
ちぇいなー

日本のベンチャー企業Preferred Networks(プリファードネットワークス)社のエンジニア得居誠也(とくいせいや)（1987―　）らが2016年（平成28）に開発した、ディープラーニング（深層学習）用のフレームワーク。Chainerに限らず、多くのディープラーニングフレームワークはPython(パイソン)上のライブラリーであるが、そのライブラリーの使い方がアプリケーションプログラミングのスタイルに一定の影響を与えるために、ライブラリーではなくフレームワークとよぶのが一般的である。Chainerは、個々の入力データに基づいて深層ニューラルネットワークを動的に構成するDefine-by-Runという概念を初めて提唱し実装した。この概念はその後、他のフレームワークにも実装されつつある。ディープラーニングの技術開発が急速に進むのにあわせて、Chainerも頻繁に更新されており、最新のアルゴリズムをいち早く試してみることができる。また、Chainer-CV（画像認識）、Chainer-RL（強化学習）、Chainer-Chemistry（グラフ畳み込みネットワーク）、Chainer-MN（並列訓練）などのライブラリーがあり、多くの応用分野に適用可能である。

［丸山　宏　2019年4月16日］

[参照項目] | アルゴリズム | ディープラーニング | Python

出典　小学館　日本大百科全書(ニッポニカ)