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人工知能を誰でも使えるように一般化する事

より高度なアルゴリズムを開発し、
人工知能のさらなるブレークスルーを生み出す事









我々は、これら2つのミッションに取り組んでいます

2002年Dr Hintonが生み出した、Contrastive Divergence Methodが発明され、2012年、その方法を活用した Deep Learningの登場により、それまで超えられなかった深層学習の限界に技術革新がおきました。

我々は、機械学習のフレームワークを開発するにあたり、なぜ多層化されたニューラルネットワークが機能するのかを考えた結果、 繰り込み理論が重要な役割を担っていると考えています。ReNomはこの繰り込み理論「Renormalization」の文字をとり命名しました。

現在の機械学習は、一部の世界で使われているにとどまっており、広く一般の社会で使われておりません。 一般的に機械学習・ディープラーニングを使おうとすると、一部のエンジニアしか使いこなせず、機械学習の理論を理解しないと、 動かす事すらできません。また、実際の社会問題に直面した時に、ディープラーニングだけでは解決できない事態に直面します。 社会の要望は、人工知能が、いかに最適な答えを導き出してくれるかを望んでいます。

このフレームワークは、誰でも簡単に使えるようにする事と、高度なアルゴリズムを組み合わせて使える事を目指しています。 ディープラーニングに限らず、最適化問題、深層強化学習、生成モデルなどのアルゴリズムから、様々なデータ処理ユーティリティーなど、 ユーザに使いやすい環境をサポートしていきます。

多くの人が少しでも新しい技術を使いこなし、それぞれの問題を解決し、新しい発見や、新しいビジネスが生まれるようなアプリケーションの 提供を目指しています。

Renom開発チームより


ReNomの設計思想

ReNomは、「自由で簡単にネットワークが定義でき、多様なアルゴリズムや、ユーティリティーがサポートされ、 スケーラビリティがあるフレームワーク」を目指しています。

ReNomは複雑な数式を扱わずとも、簡単にディープニューラルネットを構築できるフレームワークです。 ユーザはReNomに定義してあるニューラルネットワークオブジェクトをブロックのように組み合わせることで、 解決したい問題に適したディープニューラルネットワークを構築することができます。 これにより、ディープラーニングに取り組む障壁を下げ、様々な分野においてディープラーニングを応用した 新しいソリューションを生み出すことができるでしょう。

1 . ネットワークの構築が容易

日々複雑化しているディープニューラルネットの構造に対応できるよう、各層を自由に接続でき、 とてもシンプルな記述方法で、ニューラルネットワークを作れる事を目指しました。これにより、層や関数を、 簡単に変更し、試行錯誤する事が可能になります。さらに、ネットワーク構造や学習方法などを JSONファイルで定義する事ができ、ReNomであらかじめ用意されている数多くのネットワーク構造のモデルを 呼び出して、自由に試す事が可能になります。

2 . 多様なアルゴリズム

ReNomでは、ディープラーニングだけにとどまらず、多様なアルゴリズムをサポートしていきます。 ディープラーニングが大きな注目を集めていますが、実際の社会問題を解決しようとした時には、 それだけでは不十分である事を我々は認識しています。解決したい問題に合わせて多用な アルゴリズムを組み合わせ、識別・判断・制御していく事が重要です。 ReNomでは、ディープラーニングにとどまらず、最適化問題、深層強化学習、生成モデルなど、 様々なアルゴリズムを組み合わせる、アルゴリズムミックスを提唱しています。

3 . ハイパーパラメータの自動探索

より複雑で、多層なネットワーク構造が求められるようになってきております。多くのエンジニアが 最も苦労するのが、ハイパーパラメータのチューニングになります。ReNomでは、ネットワークモデルから、 層の深さ、活性化関数や、勾配降下法を自由に探索し、ベイズ最適化などのアルゴリズムで効率的に 最適なハイパーパラメータを探索し、探索した結果をユーザに提示してくれます。

4 . 計算スピードの高速化やスケーラビリティ

ReNomでは、計算速度向上のためGPUをサポートし、演算処理を高速化しています。またマルチプロセス対応や、 大規模なビックデータを扱う場合にはSPARKに対応したAPIをサポートし、大規模分散処理に適した 学習アルゴリズムなどをサポートしていきます。

5 . 今後の開発方針について

このフレームワークは、誰でも簡単に使えるようにする事と、高度なアルゴリズムを組み合わせて使える事を、 目指しています。ディープラーニングに限らず、最適化問題、深層強化学習、生成モデルなどのアルゴリズムから 、様々なデータプレパレーションに対応する前処理ユーティリティーなど、ユーザに使いやすい環境をサポートしていきます。

ReNomの利用に関して

ReNomは、お申し込みのあったユーザー様に提供されています。ReNomのご利用をご要望の方は、 当社にご連絡下さい。弊社の担当か、販売代理店からご連絡させて頂きます。

ReNomは、クラウド環境か、オンプレ環境で提供されています。今後は、国内外を問わず様々な IOTプラットフォーム上や、クラウド上で、SaaS型のサービスとして提供してまいります。

*お客様で現在ご利用のIOTプラットフォームにReNomをマウントしてご利用されたい方は、個別にご相談下さい。