現地時間2月5日、サンフランシスコで開催中の国際会議AAAI-17において、PFNメンバーの得居と大野が深層学習の実装とフレームワークに関し”Deep Learning Implementations and Frameworks (DLIF)”と題したチュートリアルを行いました。

深層学習の応用においてソフトウェアフレームワークの利用は欠かせなくなっていますが、本チュートリアルはその実装の基礎や設計における選択肢、およびChainerを含む現存するフレームワークの特徴比較を行い、ユーザーが用途に合ったフレームワークを選択できるようになることを目的としています。

当日の発表資料とサンプルコードはこちらからダウンロード頂けます。

AAAIは30年以上の歴史を持つ人工知能分野におけるトップ会議であり、今年は機械学習の理論から、IoTやロボティクスにおける応用など計24のチュートリアルが企画され、DLIFはその中でも最大の事前登録者を集めました。なお、本チュートリアルは産総研の兼村厚範氏との共同発表で、また神嶌敏弘氏と麻生英樹氏に技術アドバイザとしてご協力頂きました。

PFNはこれからもソフトウェア公開や論文発表、チュートリアルなどを通じて、アカデミアへの貢献を続けていきます。