Multimodala funktioner spelar en viktig roll för bärbar sensorbaserad mänsklig aktivitetsigenkänning (HAR). Att välja de mest framträdande funktionerna adaptivt är ett lovande sätt att maximera effektiviteten hos multimodala sensordata. I detta avseende föreslår vi en "kolla fullständigt och välj klokt" princip samt en tolkningsbar parallell återkommande modell med konvolutionell uppmärksamhet för att förbättra erkännandets prestanda. Vi samlar först in modalitetsfunktioner och relationer mellan varje par av funktioner för att generera aktivitetsramar, och sedan införa en uppmärksamhetsmekanism för att välja de mest framstående regionerna från verksamhetsramar exakt. De valda ramarna maximerar inte bara utnyttjandet av giltiga funktioner utan minskar också antalet funktioner som ska beräknas effektivt. Vi analyserar vidare exaktheten och tolkningsbarheten hos den föreslagna modellen baserat på omfattande experiment. Resultaten visar att vår modell uppnår konkurrenskraftiga resultat på två referensdatauppsättningar och fungerar bra i verkliga scenarier.
Chen och Al. REF föreslår ett tolkningsbart parallellt recidiverande neuralt nätverk med konvolutionell uppmärksamhet för att förbättra aktivitetsigenkänningsprestandan baserad på tröghetsmätningsenhetssignaler.
Interpretable Parallel Recurrent Neural Networks with Convolutional Attentions for Multi-Modality Activity Modeling
{'venue': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}