機械学習/深層学習のフレームワーク「ReNom」をGitHub上で公開し、最新版となるReNom ver. 2.0をリリース

グリッドは、2017年8月8日(火)より機械学習/深層学習のフレームワーク「ReNom」を、GitHub(ギットハブ)上で公開し、最新版となるReNom ver.2.0をリリースしました。

過去のバージョンと同様に「使いやすさ」を追求したReNom ver. 2.0は、ver.1.0に自動微分機能が追加されたことによって、より自由度の高いニューラルネットワークを構築することが可能となりました。また、Numpyとの相性の良さを特徴としており、Numpyを使用したことのあるユーザにとって非常に使い易いライブラリになりました。

ReNom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、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ます。

<ReNom公式サイト>
■ドキュメント
http://www.renom.jp/
■GitHub
https://github.com/ReNom-dev-team/ReNom