論文読み勉強会masahiro-k2024/01/26に公開ディープラーニング機械学習techtech論文読み勉強会とは機械学習の分野は日進月歩で、日々沢山の論文が出てきます。最新の技術動向を知るためには日頃から論文を読む習慣をつける必要があります。読むためには論文を速読するスキルも必要です。そこで、弊社来栖川電算ではみんなで論文を読んで発表する社内勉強会(論文読み勉強会)を始めました。2分程度で分かったことを発表する形式で実施しています。1月18日(木)の勉強会この日の参加者は3人でした。各メンバーが読んだ論文とそのまとめを紹介します。これから論文を読んで知識を付けていきたいと思っている参加者が1時間のタイムアタックで読んでまとめた内容なので誤った内容が含まれている可能性がありますのでご了承ください。Training従来モデルよりも学習速度とパラメータ効率に優れたCNNモデルであるEfficientnetv2を提案。する低コストで全身テレオペレーション可能なシステム。安価なハードウェアで複雑なタスクを実行可能。environmentsロボティクス用の大規模な植物園のデータセットを作成(データセット論文)。する低コストで全身テレオペレーション可能なシステム。安価なハードウェアで複雑なタスクを実行可能。した技術や手法のキモはどこ?移動と両手操作を組み合わせたタスクに対応(従来は固定が多かった)人間の操作によるデータ収集を基にした模倣学習と、静的データ(?)の共同トレーニングどうやって有効だと検証した?実世界での複数のタスクを通じてシステムの性能を検証。(ACT)標準的な行動クローニングのような単一の行動ではなく、一連の行動(「行動チャンク」)を予測することである。ACT方針(図:右)は、条件付きVAE(CVAE)のデコーダ、すなわち生成モデルとして学習される。これは複数の視点、関節位置、およびスタイル変数から画像を合成する。図4:トランスフォーマーによるアクション・チャンキング(ACT)のアーキテクチャ。ACTはエンコーダとデコーダを持つ条件付きVAE(CVAE)として学習する。左:CVAEのエンコーダは行動シーケンスと関節観測をスタイル変数zに圧縮する。エンコーダはテスト時には破棄される。2つのLiDARなど全地形対応車輪ロボット(?)を使う。先行研究と比べてどこがすごい?これまでのデータセットではあまり見られなかった環境の大規模なデータセットを作成ステレオカメラ。今回の論文読み会は8回目でした。僕がEfficientNetV2の論文を読んでまとめた感想を書きます。慣れてきて最初よりは読み取れることが増えてきましたが、まだ全然時間が足りませんでした。技術や手法のキモのところは時間内では全然読みきれませんでした...。EfficientNetV2ではネットワーク構造を決めるときにも経験則ではなく強化学習で探索しているというのは面白いと思いました。これからも執筆者交代しながら論文読み勉強会の内容を紹介していきます。公式publicationです。研究開発を主軸に事業を展開しています。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。