チュートリアル

ソフトウェア科学会第34回大会チュートリアル
「Deep LearningフレームワークChainerと最近の技術動向」

講師
齋藤俊太(Preferred Networks)
日時
2017年9月18日(月)13:00-16:00
概要
Deep Learningに関する研究は,その登場から既に10年以上の時が経ったものの,世界中の研究者によって未だ活発に理論的な解析および様々な分野への応用展開が進められています. 2012年にDeep Learningの名前が一般に広く知られるきっかけとなった大規模画像認識コンテスト(ILSVRC)が2017年の開催をもって終了することは,そういった活発な研究状況に導かれて,より困難な問題に取り掛かるべきときが来ていることを示しています. こういった状況の中で,次々に発表される新しい研究成果を取り入れながら,研究・開発スピードを落とすことなくより困難な問題に取り組んでいくためには,複雑なネットワーク構造を柔軟に記述でき,かつ数式と実装がかけ離れることのない直感的な記述が可能なフレームワークを利用することが重要となってきます.

本チュートリアルでは,まずDeep Learningの基礎となるニューラルネットワークについて解説したあと,Deep Learningフレームワークとして初めて計算グラフ構築のためにDefine-by-Runというアプローチを採用したChainerの紹介をします. 最後に、Deep Learningに関連した最新トピックの中から,画像認識,自然言語処理,生成モデル,音声認識,強化学習などのいくつかのテーマに絞って,これを紹介します.

資料
https://www.slideshare.net/mitmul/chainer-79942361

 

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