Djupa neurala nätverk, inklusive återkommande nätverk, har framgångsrikt tillämpats på mänsklig aktivitet erkännande. Tyvärr, den slutliga representationen lärt sig av återkommande nätverk kan koda vissa buller (orelevanta signalkomponenter, oviktiga sensormodaliteter, etc.). Dessutom är det svårt att tolka de återkommande nätverken för att få insikt i modellernas beteende. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi två uppmärksamhetsmodeller för mänsklig aktivitetsigenkänning: tidsuppmärksamhet och sensoruppmärksamhet. Dessa två mekanismer fokuserar adaptivt på viktiga signaler och sensormodaliteter. För att ytterligare förbättra begripligheten och medelvärdet av F1-poängen lägger vi till kontinuitetsbegränsningar, med tanke på att kontinuerliga sensorsignaler är mer robusta än diskreta. Vi utvärderar tillvägagångssätten på tre datauppsättningar och får toppresultat. Dessutom visar kvalitativ analys att den uppmärksamhet som modellerna lärt sig stämmer väl överens med människans intuition.
Att bättre tolka de återkommande nätverken för att få insikt i modellernas beteende, Zeng et al. REF introducerade temporal uppmärksamhet och sensor uppmärksamhet i RNN, adaptivt med fokus på viktiga signaler och sensormodaliteter.
Understanding and improving recurrent networks for human activity recognition by continuous attention
{'venue': "ISWC '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}