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Jun 7
必ずしも複雑な計算が活性化関数としての最適化において優位とは限らないということですね
PVReLUは、軽量なモデルアーキテクチャにおいて、リソース効率に優れた非常に有望な代替手段となる可能性を秘めていました
さぁ次は何に手を出しましょうか
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NobuthWorks retweeted
🏎️ タイヤテストデータやマジックフォーミュラタイヤモデルを使っていますか？
Vehicle Dynamics Blocksetの新機能「タイヤ マネージャー」アプリを使用すると、データのインポートから可視化、モデルへのフィッティングまで数クリックで完了します。
詳細はこちら ➡️ spr.ly/6010B8opWr
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May 31
全結合のBiasを取っ払って創作活性化関数毎に1つのtの変数を用いることで既存のReLU＋Biasの精度を超える結果が出ました
さらなる検証が必要な反面ハードウェアフレンドリーのモデルが重要視される中Biasを活性化関数側の適応パラメータで代替できる可能性を示唆するのは興味深いです
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May 31
要するに今までは全結合で各ノードにそれぞれZ = wx bのwとbの変数を持たせていたため、数億パラメータ必要だったところを独自活性化関数でそのbiasの代わりをさせることで今回のモデルに対しては速度、精度、メモリ、メンテナンス性もよくできたという結果です。
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May 28
Bonsai Image 4B…
cpuで画像生成出来るようになってきましたか。
理想はこれに対応したMATLAB ONNXがあることですが。。。
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May 20
独自で作った活性化関数をReLUと比較した結果
各50trialにおける最高報酬において統計的有意差（p = 0.0163）が確認されたことは、PVReLUが限られたタイムステップ内で効率的に最適なポリシーへとアプローチできる性質を持つことを示唆していました。
理論は間違っていなかったので満足です。
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May 20
④【リソース制限】
環境への高い適応性計算資源が厳しく制限されるFPGA、ASIC、エッジマイコンといった環境への実装に非常に適している。
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May 20
【極めて効率的なハードウェア実装が可能】複雑な乗算器などを必要とせず、「単純な算術演算」「符号反転」「条件選択（マルチプレクサ等）」のみで実装できる。
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May 20
①【超越関数の完全排除】
SwishやGELUのような計算コストの高い関数とは異なり、exp（指数演算）や log（対数演算）を一切使用しないため、計算負荷が極めて低い
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NobuthWorks retweeted
May 16
【海外で話題】
ロボット開発、かなり始めやすくなってる👀
x.com/lukas_m_ziegler/status…
MathWorksが、ロボティクス学習・開発向けの
オープンソースGitHubリポジトリを公開。
中身がかなり実践寄り👇
・ロボットアーム
・地上走行ロボット
・ドローン
・ROS / ROS2 連携
・SimulinkモデルをROSノードとして直接デプロイ
・オフロード環境のモデリング
・フォトリアルなシミュレーションでナビゲーション検証
つまりこれ、
「ロボット作ってみたいけど、何から始めればいいかわからない」
人向けの教材集というより、
実機・シミュレーション・ROS連携まで
一気通貫で触れるスターターキットに近い。
学生、研究者、個人開発者でも使えるし、
チュートリアルやリンクも整理されていて
アイデアからプロトタイプまで進めやすい。
ロボティクスは今まで参入ハードルが高かったけど、
こういうOSS教材が増えると
「AIエージェントの次はロボット」
の流れが一気に現実味を帯びてくる。
触るならここ👇
github.com/mathworks-robotic…
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Competing in a Formula Student Driverless competition? 🏎️
📽️ See how to simulate the Silverstone F1 track using Delaunay triangulation, false positive cone handling, real-time incremental path planning, and minimum curvature racing line optimization
🔗 spr.ly/6016B6gqkq
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NobuthWorks retweeted
May 16
Awesome Robotics! 💾
Building your own robot just got a lot easier.
MathWorks have released an open-source GitHub repository packed with robotics resources for anyone interested in getting hands-on.
The repo includes examples for robot arms, ground vehicles, and drones, with projects that show how to connect with ROS and ROS2 or even deploy Simulink models directly as ROS nodes.
There are also more advanced demos, like modeling off-road environments and testing navigation algorithms in photorealistic simulations.
Everything is well-documented, with tutorials and links that make it easy to go from concept to prototype. 📑
Whether you’re a student, researcher, or just curious, there’s material here for every level. And since it’s an open community project, you can not only explore but also share your own contributions.
For anyone looking to learn robotics by doing, this is a solid place to start!
Here’s the link: github.com/mathworks-robotic…
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♻️ Join the weekly robotics newsletter, and never miss any news → ziegler.substack.com
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May 13
AI学習用コンテンツ
・Physical AI
・End to End
・0からの学習
・画像25枚
・CPUのみ学習で３分弱
・精度も良い
私のラベル付け(教師)が悪いため、動きが変に見えますが、精度(模倣度)は高く
事前にシミュレーションテストを行っていたため実機では接続部分のみが大変でした、アルゴリズムは完璧！
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May 7
小型模擬人工衛星による惑星探査（ローバー）を模した競技CANSATでの教育用コンテンツ作成中
宇宙×自動操縦ロボットは夢があります
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May 1
バイブコーディングする時の問題点
誰でも楽に複雑なプログラムが書ける一方
一部だけを変えれば良いものを、数千行を渡してすぐにトークンを使い切ってしまう
0から作らせると説明もやり直しで時間もかかる
だから自分でアーキテクチャー考えて入出力しっかり定義すると精度もコスパも良くなる
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