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studylog/北の雲

chainer/python/nlp

ディープラーニング用ライブラリの仁義なき争い勃発

GoogleがTensorFlowをリリースしてちょっとした騒ぎになっています。
tensorflow/tensorflow · GitHub

GitHubに付けられたStarは既に6800。
それがどのくらい凄いかというと、3ヶ月前の時点でこんな感じの情勢だったんです。

左は5月、右が8月のStar数。
Caffeがダントツで5600、Kerasが2500で二番手に躍り出て、chainerもリリース二ヶ月で600台と順調に伸びてる。
ちなみにこれつぶやいてるのはKeras作ってる人。Googleの中の人らしい。たまに日本語つぶやくので日本人なのかな?

そういう状況がほとんど一夜にしてがらっと変わりました。
TensorFlowは既に6800。えー。


まあStar数なんて目安でしか無いわけだけど、それでも注目度というか衝撃度の凄さがわかります。
ライブラリを作ってる人たちのtwitterを見てると同様が隠しきれない感じが伺える。


さて今後はどうなっていくんでしょうか。
いまいちまだTensorFlowが何なのかわかってないんですが、Theanoを凄い勢いで置き換えていくんでしょうかね。

そんで、「ディープラーニングの総合ライブラリ」みたいなのは徐々に死滅していくんじゃないかと思ってます。
もっと分野・タスクに特化したライブラリに進む事でお互いに差別化を図って生き残っていくような。
NLPタスクなら任せとけ!RNN界隈の論文は速攻で取り入れるぞ!」みたいな。

画像物体認識とか全く自分は興味がわかないので自然言語タスクに特化したのがあればなあといつも思ってて。
LSTMにもTreeとかN-dimensionalとか亜種・改良版がどんどん提案されてるのでそれをすぐに取り入れてくれるようなライブラリ。
ライブラリ本体の機能じゃなくてもよくて、とにかく話題になった論文はすぐそのライブラリでのコードが公開されるような所が生き残って行くような気がする。

chainerさんはどういう方向に行くんでしょうか。

おしまい