Mobila avkännings- och datortillämpningar kräver vanligtvis tidsserier från sensorer, såsom accelerometrar, gyroskop och magnetometrar. Vissa applikationer, såsom spårning, kan använda avkännbar acceleration och rotationshastighet för att beräkna förskjutning baserat på fysiska systemmodeller. Andra applikationer, såsom aktivitetsigenkänning, extrahera manuellt utformade funktioner från sensoringångar för klassificering. Sådana tillämpningar står inför två utmaningar. Å ena sidan är sensormätningar på enheter bullriga. För många mobila applikationer är det svårt att hitta en distribution som exakt beskriver bullret i praktiken. Tyvärr är beräkningen av målmängder baserat på fysikaliska system och bullermodeller bara lika exakt som bullerantagandena. På samma sätt, i klassificeringsapplikationer, även om manuellt utformade funktioner har visat sig vara effektiva, är det inte alltid enkelt att hitta de mest robusta funktioner för att rymma olika sensor bullermönster och heterogena användarbeteenden. I detta syfte föreslår vi DeepSense, en ram för djupt lärande som direkt tar itu med de ovan nämnda buller- och funktionsanpassningsutmaningarna på ett enhetligt sätt. DeepSense integrerar konvolutionella och återkommande neurala nätverk för att utnyttja lokala interaktioner mellan liknande mobila sensorer, slå samman lokala interaktioner mellan olika sensoriska modaliteter till globala interaktioner, och extrahera tidsmässiga relationer till modellsignaldynamik. DeepSense ger därmed en allmän signaluppskattning och klassificeringsram som rymmer ett brett spektrum av tillämpningar. Vi visar effektiviteten hos DeepSense med hjälp av tre representativa och utmanande uppgifter: bilspårning med rörelsesensorer, heterogen mänsklig aktivitetsigenkänning och användaridentifiering med biometrisk rörelseanalys. DeepSense överträffar betydligt de senaste metoderna för alla tre uppgifterna. Dessutom visar vi att DeepSense är möjligt att implementera på smartphones och inbyggda enheter tack vare dess måttliga energiförbrukning och låg latens.
REF introducerade DeepSense som är en djupt lärande ram som integrerar DNNs och RNNs för att ta itu med funktionsanpassning utmaningar i sensoriska datauppsättningar.
DeepSense: A Unified Deep Learning Framework for Time-Series Mobile Sensing Data Processing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}