Sammanfattning av denna webbsida: Att använda sig av djupinlärningsmetoder för erkännande av mänsklig aktivitet har varit effektivt när det gäller att extrahera diskriminerande egenskaper från råa ingångssekvenser som förvärvats från kroppsslitna sensorer. Även om mänskliga rörelser kodas i en sekvens av på varandra följande prover i tiden, utför typiska maskininlärningsmetoder igenkänningsuppgifter utan att utnyttja tidsmässiga korrelationer mellan indataprover. Konvolutionella neurala nätverk (CNNs) ta itu med detta problem genom att använda konvolutioner över en endimensionell tidssekvens för att fånga beroenden bland indata. Storleken på konvolutionskärnorna begränsar dock det infångade intervallet av beroenden mellan dataprover. Som ett resultat av detta kan typiska modeller inte anpassas till ett brett spektrum av konfigurationer för aktivitetsigenkänning och kräver inmatningsfönster med fast längd. I detta dokument föreslår vi användning av djupa återkommande neurala nätverk (DRNN) för att bygga erkännande modeller som är kapabla att fånga långdistans beroenden i variabla längd ingångssekvenser. Vi presenterar enkelriktade, dubbelriktade och kaskaderade arkitekturer baserade på långsiktiga korttidsminnen (LSTM) DRNNs och utvärderar deras effektivitet på diverse referensdataset. Experimentella resultat visar att våra föreslagna modeller överträffar metoder som använder konventionella maskininlärning, såsom stöd vektor maskin (SVM) och k-nearest grannar (KNN). Dessutom ger de föreslagna modellerna bättre prestanda än andra djupinlärningsmetoder, såsom djuptrosnätverk (DBN) och CNN.
I REF, Deep Recurrent Neural Networks (DRNN) används för att bygga igenkännande modeller som är kapabla att fånga långdistans beroenden i indatasekvenser med variabel längd.
Deep Recurrent Neural Networks for Human Activity Recognition
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}