Chainerを使っている研究プロジェクト

（Chainer Advent Calender 2日目です。このポストは Chainer Blog の記事 “Research projects using Chainer” とほぼ同じ内容の日本語版です）

最近、アルゴリズムの実装や実験に Chainer を使用している研究プロジェクトが出てきています。そこで、arXivで公開されている論文で Chainer を使っているものを検索し、リンク付きで表にまとめました： Research projects using Chainer。

Chainer が使用されている分野の簡単な概要として、リストには自然言語処理の論文が比較的多く入っています。例えば、”Quasi-Recurrent Neural Networks (QRNNs)” は、James Bradbury と Stephen Merity らによって最近提案された系列データのモデルで、同一隠れサイズで比較したときに、stacked LSTM よりも優れた予測精度を発揮し、かつ 16 倍高速に動きます。この論文の実験は Chainer で実装されています。 Chainer を使用した別の論文として “Dynamic Coattention Networks for Question Answering” があります。この論文の提案手法は、Stanford Question Answering Dataset に対する質問応答において既存の最先端の方法に勝るもので、すべてのモデルは Chainer で実装、学習されています。この仕事は Caiming Xiong と Victor Zhong などによるものです。これらの 2 つの論文はどちらも Richard Socher 率いる MetaMind のものです。このような最先端の研究に Chainer を使っていただいて、またプルリクエストなど Chainer 本体にも大きく貢献していただいて大変うれしく思います。リストには他にも興味深いプロジェクトがたくさんあります。私たちは Chainer を試してくれているすべてのユーザーに深く感謝しています。

これらの論文がどの国際会議に提出されているかという点でみると、Internaltioanl Conference on Learning Representation (ICLR) の論文が多いことがわかります。ICLR は表現学習を主なトピックとするトップ会議の一つで、実際にはディープラーニングに焦点を当てているため、多くの論文が新しいアーキテクチャを提案する傾向があり、そのため実装には非常に柔軟なフレームワークが必要になります。こういった研究で使っていただいているのを見ると、Chainer をフレキシブルなフレームワークに保ち、研究の試行錯誤のサイクルを加速させることはやはり重要だと感じます。

ほかにも Chainer を使っている論文やプロジェクトを見つけた場合には、連絡していただければリストに追加いたしますので、よろしくお願いします！