Mänsklig aktivitetsigenkänning (HAR) i allestädes närvarande datorer börjar anta djupt lärande för att ersätta väletablerade analystekniker som förlitar sig på handgjorda funktionsextraktion och klassificeringstekniker. Från dessa isolerade tillämpningar av anpassade djupa arkitekturer är det dock svårt att få en överblick över deras lämplighet för problem som sträcker sig från erkännande av manipulativa gester till segmentering och identifiering av fysiska aktiviteter som löpning eller stigande trappor. I detta dokument utforskar vi noggrant djup, konvolutionell och återkommande metoder i tre representativa dataset som innehåller rörelsedata som fångas upp med bärbara sensorer. Vi beskriver hur man utbildar återkommande metoder i denna miljö, inför en ny legaliseringsmetod och illustrerar hur de överträffar den senaste tekniken på en stor uppsättning referensdata. Över tusentals igenkänningsexperiment med slumpvis provade modellkonfigurationer undersöker vi lämpligheten av varje modell för olika uppgifter i HAR, undersöker effekten av hyperparametrar med hjälp av fANOVA ramverket, och ger riktlinjer för den utövare som vill tillämpa djupt lärande i sin problematik.
Hammerla m.fl. REF utforskade djupa, konvolutionella och återkommande metoder i tre representativa datauppsättningar som innehåller rörelsedata som fångas upp med bärbara sensorer.
Deep, Convolutional, and Recurrent Models for Human Activity Recognition using Wearables
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}