SONY製のニューラルネットワークライブラリ『NNabla』

SONYが自社で開発したニューラルネットワークライブラリのオープンソース化を発表した。
https://blog.nnabla.org/76/

Apache 2.0ライセンスだそうです。

Neural Network Libraries

Neural Network Libraries by SONY

特長

必要最小限の労力
Pythonを用いて、より少ないコード量で直観的に計算グラフ(ニューラルネットワーク)を定義することができます。

動的計算グラフのサポート
実行時に柔軟にニューラルネットワークを構築することができます。ニューラルネットワークの構築方法としては、静的計算グラフと動的計算グラフの両方が利用可能です。

どこでも実行
移植性を考慮した設計を採用しており、LinuxとWindowsの両方で動作します。

デバイスを選ばない
コードのほとんどがC++11で実装されているため、組み込み機器にもほぼそのままの形で導入することができます。

機能の追加が簡単
適度に抽象化された関数とコードテンプレート生成機能を備えており、開発者はわずかなコードの追加で新しい機能を追加することができます。

マルチターゲット
新しいデバイスのためのコードは、既存のコードを変更することなくプラグインとして追加できます。CUDAも1つのプラグインとして実装されています。

公開されたライブラリは社内での活用を経て3代目のものらしい。
https://dl.sony.com/ja/story/

公式サイトのドメインやドキュメントにはNNablaって書いてあるけど、これがライブラリの名前なのかな?



C++とPythonから叩けるAPIが用意されている。
ソースコードはGitHubで公開されているけど、Python環境へのインストールはpipで簡単にできるみたい。
https://github.com/sony/nnabla

というか、SONYのGitHubアカウントがあることを知らなかった。
ドキュメントはこちら↓
http://nnabla.readthedocs.io/en/latest/

2018年11月13日 追記:すごいニュースだ↓
https://www.sony.co.jp/SonyInfo/News/Press/201811/18-092/index.html

2017年8月18日追記:さらに、ニューラルネットをGUIで設計できるツールNeural Network Consoleが公開された。↓
https://dl.sony.com/ja/#appDownload

Windows 8.1またはWindows 10(どちらも64bit)環境で動作するアプリケーションのようです。



http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1708/17/news094.html
https://codezine.jp/article/detail/11131

追記:解説書籍も出た↓

ソニー開発のNeural Network Console入門 ―数式なし、コーディングなしのディープラーニング

関連記事

Konashiを買った

仮想関数

Googleが画像解析旅行ガイドアプリのJetpac社を買収

第1回 3D勉強会@関東『SLAMチュートリアル大会』

Amazon EC2ログイン用の秘密鍵を無くした場合の対処方...

Kornia:微分可能なコンピュータービジョンライブラリ

機械学習について最近知った情報

UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す

Human Generator:Blenderの人体生成アド...

Web経由でRaspberry PiのGPIOを操作したい

サンプルコードにも間違いはある?

法線マップを用意してCanvas上でShadingするサンプ...

ManuelBastioniLAB:人体モデリングできるBl...

Dlib:C++の機械学習ライブラリ

SVM (Support Vector Machine)

書籍『イラストで学ぶ ディープラーニング』

AmazonEC2のインスタンスをt1.microからt2....

MB-Lab:Blenderの人体モデリングアドオン

ArUco:OpenCVベースのコンパクトなARライブラリ

組み込み向けのWindows OS 『Windows Emb...

adskShaderSDK

ブラウザ操作自動化ツール『Selenium』を試す

科学技術計算向けスクリプト言語『Julia』

Verilog HDL

FacebookがDeep learningツールの一部をオ...

Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する

ブログのデザイン変えました

データサイエンティストって何だ?

自前Shaderの件 解決しました

pythonもかじってみようかと

動的なメモリの扱い

書籍『3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック』を購入

オープンソースの物理ベースGIレンダラ『appleseed』

機械学習での「回帰」とは?

Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nulle...

立体視を試してみた

Google Chromecast

Unityで強化学習できる『Unity ML-Agents』

UnrealCLR:Unreal Engineで.NET C...

参考書

SDカードサイズのコンピューター『Intel Edison』

『手を動かしながら学ぶエンジニアのためのデータサイエンス』ハ...

コメント