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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Sonyのconsoleか TensorFlowか

leilei

総合スコア39

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/04/05 14:04

編集2018/04/09 08:08

Deep learnig フレームワークをどう選択すれば良いか真剣に悩んでおります。
これから長い間付き合わなければならないので、
TensorFlowにすべきか、それともSonyのconsoleにすべきかに関する皆様の見解をお伺いしたいと思います。

キーとして、

  1. GPUの対応の程度とGPU利用の利便さ---① 豊富なGPU LIBが備えているかどうか; ② GPUが搭載されている場合自動的にGPUで実行してくれるかどうか=透過性
  2. SonyのconsoleはTensorFlowより遙かに新しいもので、それなりの先進性を持っているでしょう。
  3. 学習の面ではなく、実際応用の側面から選択の基準にしたいのです。

(因みにSonyのconsoleがTensorFlowより優れる点を教えていただきたいのです。)

##訂正:(ごめんなさい)
「console」という言葉はNNablaの間違いでした。
NNabla =『SONY Neural Network Libraries』

「console」の全称は『SonyのNeural Network Console(NNC)』です。
NNCはNNablaに付属するような立場かなと思います。

なので、質問を出直します。
NNablaかTensorFolwかの問題になります。

##暫定結論:

(個人独断+偏見なので、ご批判いつでも承ります)
SonyのNNablaに関して
① 理論的または実装的な先進性は不明
② 世界的に多くのユーザ(特に他国の力のある研究組織)数を獲得できるかどうか疑問

Sonyのconsoleについて
GUI操作によって構成したDNNに対応するコードを自動生成してくれるのは素晴らしい★
↑ ソースコードを自動生成してくれるのは間違いないですよね!
ただ、
① DNNの原理が分からなければ、いくらMMI・GUI良くても、設計できないのでは?
② もし多種多様なDNNアプリケーションの設計がGUIでカバーしようとしたら、そのGUIにも相当多様な機能と複雑な操作が必要とされ、いっそ、既成のサンプルプログラムをベースにして実装するほうが実用的になるのでは? 

ただ、SONYさんより革命的なAI技術を起こされるのをいつも期待しております。

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wakame

2018/04/06 08:21

二つに限定する理由を教えて下さい。
leilei

2018/04/06 14:49 編集

TensorFolwを選択したい理由として、 1.計算グラフ的な実装で、天然的に並列化になっております。    そしてその「並列化」は原理的に具体デバイス(GPUかその他)に依然しないのです。   ここで質問ですけれども ★「chainer」には計算グラフ機能ありますか。 2.TensorFlowがGPU対応で、透過的にGPUで実行できるそうです。 ====================== NNablaを選択したい理由として、NNablaはTesorFlowより若くて、 もっと進んでるはずだと思います。。。(?) またご見解をお伺いしたいと思います。
guest

回答3

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ベストアンサー

tensorflowはコミュニティが大きいので唐突に消えるリスクは低いです。

後発でわざわざ自社製ライブラリを公開したSonyは自信があるからなのか…
開発人口に大きな差がありますので、何かに特化していないと、Sonyと心中する思いでないと厳しいです。
ホットな分野でSonyが一発当てれば環境が変わるかもしれませんが…


新しい技術が出た時に、tensorflow、pytorch、cntkあたりはすぐに有志によって実装が行われます。
これは大きなアドバンテージです。

https://github.com/RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems
https://github.com/ysh329/deep-learning-model-convertor
https://github.com/fchollet/keras-resources


tensorflowはスケールアウトするように設計されています。
https://www.quora.com/Why-is-TensorFlow-so-slow
https://www.ibm.com/blogs/systems/scaling-tensorflow-and-caffe-to-256-gpus/

cntkは比較的新しいライブラリで、速いとうたわれています。
https://blogs.technet.microsoft.com/jpai/2017/06/04/reasons-to-switch-from-tensorflow-to-cntk/


chainerは玄人向けで仕様が尖っています。
PNのさじ加減次第のところですが、更新サイクルが早く、速さのためなら後方互換性を切ります。
ですので最新の機能を使いつつ保守するのは大変です。
ただプレスリリースを見る限り、実行速度にこだわりがあって、GPUクラスターに最適化が行われています。
彼らの助けなしに自分で実装できるかは別の話ですが。

後方互換性について
http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20170411/1491859884
https://groups.google.com/forum/#!topic/chainer-jp/i-WTvvae5vc
http://docs.chainer.org/en/stable/compatibility.html
最速を達成
https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20171110

投稿2018/04/06 15:38

編集2018/04/07 14:06
mkgrei

総合スコア8560

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guest

0

以前にSonyの方から話を聞きましたが、使い勝手の良さをアピールしていて先端性はこれからという印象を受けました。
オープン化するということは、ユーザによる実装と公開のサイクルを期待しているということなのでしょうが、そのあたりがどこまでグローバルレベルで浸透するのかが、今後の動向を決めることになると思います。
ただ、Sony(というか日本の電機メーカ)は自社技術にこだわりがある部分が強いのでいわゆるオープンイノベーションをうまくマネージメントして自社利益と社会利益を両立できるかについては疑問視しています。一応、コミュニティはあるようなので、これがうまく機能すれば先端技術を使った実装が進む期待は持てますが、これももう少し様子をみないとわかりません。メーカ系IT会社が開催するユーザ会のようなものになってしまうと、仲間内だけで使われる技術になってしまうかもしれません。もっとも、それを補う使い勝手があれば、ユーザ企業で活用するレベルとしては十分なので、思いの外、普及することも考えられるでしょう。

投稿2018/04/07 01:59

R.Shigemori

総合スコア3376

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IS.SEKI

2018/04/07 14:44 編集

>> そのあたりがどこまでグローバルレベルで浸透するのかが そうですね。TensorFlowのオーナーGoogleは世界中から人材が集まっていますね。 いまどきのDNN系の実践的なリーダーとでも言えましょう。 国産には嬉しいですけれども、もし技術的な優位性がなければ、米国と"有事"を想定する以外, 大した意味を。。。
R.Shigemori

2018/04/07 18:39

tesorflowの凄みは、単純にgoogleの人材の厚みにとどまらず、非google社員が自由に先端的機能を実装し、さらに一般に公開するところにあると思います。このオープンイノベーションの仕組みの存在は、技術革新のスピードの面で極めて優位です。世界中の頭脳を巻き込むことができるわけですから、特定企業(または、提携先を含めたグループ)では太刀打ちするのは難しいでしょう。 現実、国産の先輩格のchainerは結構いいそうですが、利用者数で劣位していることを理由に様子見している友人がそこそこいます。(私もそうです)sonyはさらに後発なので、利用者を一気に獲得しないと中身が良くても忘れ去られてしまいそうです。
guest

0

SONYのNeural Network Consoleとtensorflowの二択にする意図は何でしょうか。chainerやkerasなど、他にも様々な選択肢があります。
そして、consoleは今軽く調べた感じだとフレームワークというか「ツール」なので、同列に並べて語るのには違和感があります。
とりあえず私はtensorflowはほとんど使ったことはありませんし、consoleに至っては今はじめて知った程度なのでどこまでちゃんとした回答になっているかはわかりませんが、概ね以下のような見解です。

  • 色々たくさんのことができるのはほぼ確実にtensorflow。ただし、その分プログラムを書く必要がある
  • 「自動的にGPUで実行してくれるかどうか」は、どうしても初期設定などは必要になる。適切に設定すれば、後は概ね問題ない
  • 「consoleの先進性」はグラフィカルで使いやすいツールとして公開しました、という点

そんなに外してはないだろう、とは思います。

投稿2018/04/05 23:43

hayataka2049

総合スコア30933

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leilei

2018/04/06 02:19

hayataka2049さん 素晴らしいお話をいただき、有難うございます。 とても勉強になりました。 ただ、非常に恥ずかしく申し訳ございませんが、 「console」という言葉はNNablaの間違いでした。 NNabla =『SONY Neural Network Libraries』 「console」の全称は『SonyのNeural Network Console(NNC)』です。 NNCはNNablaに付属するような立場かなと思います。 なので、質問を出直します。 NNablaかTensorFolwかの問題になります。 TensorFolwを選択したい理由として、 1.計算グラフ的な実装で、天然的に並列化になっております。    そしてその「並列化」は原理的に具体デバイス(GPUかその他)に依然しないのです。   ここで質問ですけれども ★「chainer」には計算グラフ機能ありますか。 2.TensorFlowがGPU対応で、透過的にGPUで実行できるそうです。 ====================== NNablaを選択したい理由として、NNablaはTesorFlowより若くて、 もっと進んでるはずだと思います。。。(?) またご見解をお伺いしたいと思います。
hayataka2049

2018/04/06 02:39

計算グラフや透過的(暗黙的とでも言うべきか)にGPUを利用できる並列化は、今どき(というか5年くらい前から)流行っている気の利いたフレームワークならたいていは持っている機能だと思います。chainerにも当然あります。 NNablaは正直良くわからないというのが率直なところで、それなりに頑張ってる雰囲気はなんとなく伝わってくるのですが、SONYの公式サポート以外にロクな情報がなさそうなのはどうなのかとか、linux系で動かせないのが不便だとか、ユーザー人口少なくてちょっと・・・とか 面白そうではあるし、consoleと連携して色々できるでしょうから気楽にあれこれ試すには意外と「あり」かもしれません、と無責任に言っておきます。でも、長い間付き合うつもりで真剣に取り組むのは恐ろしい
leilei

2018/04/06 04:46

貴重なアドバスありがとうございます。
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