På senare tid har djupt lärande (DL) metoder införts mycket framgångsrikt i mänskliga aktivitetsigenkänning (HAR) scenarier i allestädes närvarande och bärbara datorer. Speciellt utsikterna att övervinna behovet av manuell funktionsdesign i kombination med överlägsen klassificering kapacitet gör djupa neurala nätverk mycket attraktiva för verkliga HAR-tillämpningar. Även om DL-baserade metoder nu överträffar den senaste tekniken i ett antal erkännandeuppgifter återstår fortfarande stora utmaningar. Mest framträdande, problem med verkliga dataset, vanligtvis inklusive obalanserade dataset och problematisk datakvalitet, fortfarande begränsa e-ektiviteten av aktivitetsigenkänning med hjälp av bärbara. I detta dokument tar vi itu med sådana utmaningar genom Ensembles of deep Long Short Term Memory (LSTM) nätverk. LSTM-nätverk representerar för närvarande den senaste tekniken med överlägsen klassificeringsprestanda på relevanta HAR-riktmärkesdata. Vi har utvecklat anpassade utbildningsprocedurer för LSTM-nätverk och kombinerar uppsättningar av olika LSTM-inlärare till klassificeringskollektiv. Vi visar att Ensembler av djupa LSTM-inlärare överträffar individuella LSTM-nätverk och därmed driver toppmoderna i mänsklig aktivitet igenkänning med hjälp av bärbara. Genom en omfattande experimentell utvärdering av tre standardriktmärken (Opportunity, PAMAP2, Skoda) visar vi den utmärkta igenkänningsförmågan hos vår strategi och dess potential för verkliga tillämpningar av erkännande av mänsklig aktivitet.
Guan Y och Ploetz föreslog en HAR-modell baserad på Ensembles of deep Long Short Term Memory, som har uppnått en god igenkänningseffekt på Opportunity, PAMAP2 och Skoda dataset REF.
Ensembles of Deep LSTM Learners for Activity Recognition using Wearables
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}