Chainer

Chainer（チェイナー）は、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースのソフトウェアライブラリである。バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）に必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する特徴があり、複雑なニューラルネットワークの構築を必要とするディープラーニング（深層学習)で用いられる。Python 2.x系および3.x系から利用でき、GPUによる演算をサポートしている。株式会社Preferred Networks（PFN）からリリースされている。2019年12月5日、開発元のPFNはフレームワーク開発を終了してChainerはメンテナンスフェーズへ移行すること、自社はChainerからFacebookが主導するPyTorchに順次移行することを発表した。

Chainerは"define-by-run"というモデル設計手法を取り入れた深層学習のフレームワークの先駆けで、後発のPyTorchなどにも大きな影響を与えた。Preferred Networks（PFN）が日本の機械学習系のベンチャー企業であることから、日本語の関連資料が多いという特徴があった。

PaintsChainer 
PaintsChainer（ペインツ・チェイナー）はChinerを用いてPFN社の米辻泰山が作成した線画自動着色ソフト。ユーザーは「たんぽぽ」「さつき」「かんな」の3種類のAIを選択できる。数日で100万件のアクセスを記録し、2018年には文化庁の第21回メディア芸術祭エンターテイメント部門で優秀賞を受賞した。中国語版のサイトもある。米辻はインターネット上で60万枚のカラー画像データを収集し、線画に変換。この線画とカラー画像をデータとして深層学習でモデルを作成し、2017年1月27日に公開した。

モデル（擬人化AI） 
 たんぽぽ
 初期モデル。似た色でぼかす傾向があり、淡く柔らかい諧調が特徴。
 さつき
 2017年5月に投入された。グラデーションが特徴。たんぽぽと同じモデルで、パラメータが異なる。
 かんな
 2017年10月に投入された。陰影が特徴で、線のない箇所にハイライトを入れることができ、瞳の着色も可能。他の2つとは異なるモデルを用いており、計算量も大きい。

運営体制 
 Preferred Networks
 2019年11月までの運営会社で、使用された深層学習フレームワーク「Chainer」は同社による。「PaintsChainer」の登録商標はPFNが所有。
 さくらインターネット
 PaintChainerはウェブ上で使用するため、同社の「高火力コンピューティング」環境に支えられている
 Pixiv
 「さつき」はPixivと共同でリリースされ、同社の「pixiv Sketch」にPaintsChainerがAPIとして組み込まれている。2019年11月15日から、ピクシブ株式会社がPaintsChinerの運営を引き継いだ。

用途 
ChainerはPythonから利用でき、以下のような用途に利用できる。
 画像認識（顔認識、被写体検索、画像検索）
 線画自動着色（PaintsChainer）
 音声認識
 自然言語処理
 データ解析

脚注

注釈

出典 
{{Reflist|2|refs=

<ref name="公式2019">“PaintsChainer”. Pixiv. 2019年12月7日閲覧。</ref>
}}

 関連文献 
 鈴木亮太「機械学習と開発環境：深層学習フレームワークの動向」『計測と制御』第58巻第5号、2019年、387-391頁。
 竹永智美「Chainerによるディープラーニング」『Medical Imaging Technology』第36巻第2号、2018年、58-62頁。
 松野俊文、薗部達哉、高橋亮輔、東山和寿、星和祐「国産ディープ・ラーニングフレームワークChainerに迫る」『電気学会誌』第138巻第5号、2018年、294-297頁。

 関連項目 
 ニューラルネットワーク、機械学習、ディープラーニング（深層学習）
 Ponanza

 外部リンク 
 Chainer - 公式サイト 
 Seiya Tokui (2019年12月5日).“Chainer を振り返って”. beam2d memo - 開発者のブログ  
（PaintsChainer）
 PaintsChainer - 公式サイト
 taizan (2018年1月11日).“線画着色webサービスPaintsChainerを公開した”. @taizan''. Qiita - 開発者のブログ

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