Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
転職してからやってること - 兼雑記
転職してからやってるプロジェクトについて何か書いてみようかと思います。 https://github.com/pfnet-research/chainer-compiler/ 公式ぽいブログも書きました。 https://research.preferred.jp/2019/01/chainer%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E3%81%95%E3%82%89%E3%81%AA%E3%82%8B%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8C%96%E3%80%81%E3%83%87%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%81%AE%E7%B0%A1%E4%BE%BF%E5%8C%96%E3%80%81/ あまり綺麗にまとまった文章を書ける気がしないので、つらつらと時系列で思い出して行こうかと思います。 転職前、 define
Chainer Meetup #01 を開催しました - Preferred Networks Research & Development
あけましておめでとうございます！PFI舛岡です。12/19にChainer Meetup #01＠スマートニュースを行いました。 参加の倍率が1.8倍と参加するだけでも大変なイベントのようでした。 （ちなみに弊社社員P氏は抽選で落選しました） また参加率も90%以上でとても大盛り上がりのイベントでした。 会場をご提供くださったスマートニュース株式会社、会場を準備してくださった@tkngさんありがとうございます！ イベントの様子はtogetterにまとめております。 イベント概要 今回のイベントのテーマを以下の様に設定しました。 Chainerとはなにか？ Cupyとはなにか？ Chainerはどのように使われているか？ Chainerの開発はどうなっていくのか？ Chainerの開発を手伝うにはどうすればいいのか？ Chainer開発者全員と、Chainerをサービスに使っている担当者の方
nico-opendata - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
nico-opendata niconicoでは、学術分野における技術発展への寄与を目的として、 研究者の方を対象に各種サービスのデータを公開しています。 ニコニコ動画コメント等データセット (株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ動画コメント等のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします ニコニコ大百科データ (株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ大百科のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします Nico-Illustデータセット Comicolorization: Semi-Automatic Manga Colorization Chie Furusawa*、Kazuyu
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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