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深層学習モデルを用いたノンパラメトリック回帰問題に関する最近の研究 | Preferred Research

2019/11/05 40 users 深層学習モデル研究近似深層学習機械学習タスク

図1：ReLU-MLPによる2次関数の近似．このネットワークを用いるとHölder関数を効率的に近似できる（[Yarotsky, 2017]より引用）深層学習モデルはこれまで様々な機械学習タスクにおいて成功を収めてきています．それに触発され，深層学習モデルの成功要因を理論面から解明する試みが盛んに行われています．特に深層学習の... 続きを読む

分散深層学習における耐故障性と可塑性 | Preferred Research

2019/11/01 23 users 分散深層学習可塑性

ImageNetを15分で学習して以来 [1]、Chainerと沢山のGPUを使って深層学習を並列化し、一回の学習に必要な時間を大きく短縮することができるようになりました。その後、ImageNetの学習は深層学習における並列化・高速化のデファクト標準ベンチマークとなりました [2]。それと同時に、深層学習の並列化および大規模化は進... 続きを読む

スポーツ映像に対するシーンのアノテーション効率化 | Preferred Research

2019/10/03 12 users シーンスポーツ映像

本記事は、2019年インターンシップとして勤務した佐々木克仁さんによる寄稿です。はじめまして。PFNの2019年夏季インターンシップに参加させていただいた東京大学修士1年の佐々木克仁です。大学ではHCIの研究をしています。WEB開発が好きです。テーマとその背景今回のインターンシップで私が取り組んだ研究テーマは... 続きを読む

化学反応におけるDeep learningの適用 | Preferred Research

2019/09/06 53 users 物性値合成応用有機化合物予測

近年様々な分野に対してDeep learningの応用が研究されてきています。化学の分野でも物性値の予測モデルや、化合物の生成モデルの研究などが盛んになってきています。最近では、有機化合物の合成を行う際に必要な化学反応の予測をDeep learningで行うという試みが行われてきているのでその先行研究サーベイをしました。... 続きを読む

KubernetesのSchedulerを評価するためのシミュレーター「k8s-cluster-simulator」公開 | Preferred Research

2019/04/11 26 users Scheduler シミュレー Kubernetes POD

概要 2018年夏のインターンおよびPEとして勤務した薮内さんとそのメンターである谷脇、大村で開発したKubernetesクラスターのシミュレーターであるk8s-cluster-simulatorのアルファ版をオープンソースとして公開しました。このシミュレーターはKubernetesクラスタに投入されるPodのワークロードを時間とともにシミュレー... 続きを読む

Rust向け字句解析器生成器「rflex」を公開しました | Preferred Research

2019/04/09 69 users BOF pfnet github.com OSS 柏原

Rust向け字句解析器生成器である「rflex」をOSSで公開しました。ここでは簡単に、「rflex」や開発に至った経緯について紹介します。 https://github.com/pfnet/rflex PFNエンジニアの柏原です。あまりリサーチブログには出てきませんが、前回は「[BoF] How to choose programming language for product/in-house softwar... 続きを読む

プログラミング教育推進月間の教材について | Preferred Research

2019/02/18 64 users 教材 pfn 丸山一環プログラミング教材

PFNフェローの丸山です。2月18日に、PFNは文部科学省、総務省及び経済産業省の「未来の学びプログラミング教育推進月間」に協力して、小学校向けのプログラミング教材を作成することを発表しました。この教材は、今年の9月に一部の小学校で、総合学習の一環として利用されることを目指しています。この記事では、私達PF... 続きを読む

Chainerモデルのさらなる高速化、デプロイの簡便化、可搬性の向上に向けた実験的な取り組みについて | Preferred Research

2019/01/25 25 users デプロイ簡便化可搬性向上高速化

PFN のエンジニアの浜地です。入社以来取り組んできた実験的なプロジェクト Chainer-compiler を github で公開しました。まだ実運用に投入していける段階では無いですが、面白いものになってきているのではないかと思うので、紹介させてもらいたいと思います。 https://github.com/pfnet-research/chainer-compiler 昨... 続きを読む

Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） | Preferred Research

2018/12/20 149 users 深層学習入門教材 Google Colaboratory

PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、... 続きを読む

ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 | Preferred Research

2018/12/03 327 users Optuna OSS パラメータハイパーパラメータ挙動

ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。公式ページ公式ドキュメントチュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータの... 続きを読む

HCIグループの発足、UISTおよびISS 2018での論文発表・デモ実施のお知らせ | Preferred Research

2018/10/15 15 users 発足論文発表デモ実施お知らせ

新たにHCI グループが発足しました PFNでは最先端のAI技術を駆使して「インテリジェントな」次世代システムとサービスの実現を目指しています。しかし、システムの本質的な部分の開発や運用を担うのは依然として人間であるため、人間とマシンの対話を考える事は非常に重要です。ヒューマンコンピュータインタラクション... 続きを読む

2018年 PFN夏季インターンシップのコーディング課題公開 | Preferred Research

2018/07/18 51 users

PFN 2018夏季インターンシップの選考で用いたコーディング課題を github 上で公開しました。 https://github.com/pfnet/intern-coding-tasks PFN の楠本です。PFN では毎年8,9月前後に2ヶ月間の長期インターンシップを行っています。コーディング課題はその選考で応募者のプログラミング能力や問題解決能力を見るために... 続きを読む

DNN推論用ライブラリ「Menoh」リリースについて | Preferred Research

2018/06/21 107 users レポジトリメノウ github.com ONNX形式動機

Python以外も使いたくないですか？特にDeepLearning界隈で． Menoh開発者の岡田です．この記事ではMenohの紹介と開発に至った動機について説明します． Menohのレポジトリ： https://github.com/pfnet-research/menoh Menoh（メノウ）は学習済みのDNNモデルをONNX形式から読み込んで動作させる推論専用のライブラリで... 続きを読む

Preferred Networks における研究活動 | Preferred Research

2018/06/08 186 users Preferred Networks pfn 研究活動境界

こんにちは、新しく執行役員兼 Chief Research Strategist に就任した秋葉です。就任の挨拶を兼ねて、PFN における研究活動に関する考えを共有したいと思います。 PFN における研究とは何か？何が研究であり何が研究でないかという境界を引くのは非常に難しく、またそれを積極的に行う意味もありません。研究とは「研ぎ澄まし究めること」を語義とし、一般に、物事について深く調査・考察を... 続きを読む

分散深層学習パッケージ ChainerMN 公開 | Preferred Research

2017/05/08 60 users

Chainer にマルチノードでの分散学習機能を追加するパッケージ ChainerMN のベータ版を公開しました。 GitHub ドキュメント ChainerMN とは ChainerMN は Chainer の追加パッケージで、Chainer を用いた学習を分散処理により高速化できます。柔軟で直感的に利用できる Chainer の利便性をそのままに、学習時間を大幅に短縮できます。1 ノード内の複... 続きを読む

人工知能技術の健全な発展のために | Preferred Research

2017/04/12 492 users 人工知能技術発展

4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されている AIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、Face... 続きを読む

深層強化学習ライブラリChainerRL | Preferred Research

2017/02/20 159 users Chainer pfnet github.com ライブラリ

Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました． https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です．社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました．RLはReinforcement Learning（強化学習）の略です．以下のような最近の... 続きを読む

ChainerMN による分散深層学習の性能について | Preferred Research

2017/02/08 64 users マルチノート pfn 分散深層学習 Chainer 性能

米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」にて、PFN は Chainer のマルチノードでの分散学習対応への取り組みについて発表しました。本記事では、その発表について詳しく説明していきます。分散深層学習の重要性と現状 GPU の性能は継続的に向上していますが、より大きなデータを活用してより精度の高いモデルを実現するために、深層学習で使われるモデルのパラ... 続きを読む

Go言語でのCI環境構築 | Preferred Research

2015/12/01 64 users Go言語 pfn インテグレーション OSS 柏原

PFNの柏原です。Go言語製のソフトウェアのCI(Continuous Integration, 継続的インテグレーション)環境の構築方法（導入方法）について解説します。想定としてはgithub上にホストしているOSSプロジェクトのソースツリーをCIの対象とします。OSSのpublicリポジトリなため、無料で使えるサービスを利用対象とします。紹介する各CIサービスすべてでGo言語を扱えますが、ま... 続きを読む

画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research

2015/09/10 788 users 画風アルゴリズム松元 Chainer mattya

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... 続きを読む

機械学習の経済学：クラウドはIoTの夢を見るか | Preferred Research

2015/08/20 76 users IoT パスワードムーブメントクラウドディープラーニング

比戸です。夏の思い出、もう作りましたか？今回はPreferred Networksのポジショントークをします。と言っても、ディープラーニングではなく、Internet of Thingsのほうです。前回IoT関連のブログ「のび太とインターネット・オブ・シングス」を書いてから1年半弱、枯れたバズワードどころか、IoTはあらゆる業界を巻き込んだムーブメントになりつつあります。ちょうど昨日発表された... 続きを読む

巨人たちが語るディープラーニングの未来（翻訳記事） | Preferred Research

2015/08/12 245 users ディープラーニングパネルディスカッションスムージー未来

比戸です。スムージーの美味しい季節ですね。今回は「ディープラーニングの未来」というパネルディスカッションに関するブログの翻訳をお送りします。なぜなら、この業界の有名人が多数参加していて、かつとても興味深い内容だからです。そのパネルディスカッションは2015年7月に開かれた機械学習の国際会議、ICML内のディープラーニングワークショップでの企画でした。オリジナルのブログはBrief Summar... 続きを読む

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