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LSTM-人类活动-识别：在智能手机传感器数据集上使用TensorFlow和LSTM RNN的人类活动识别示例。 在六个活动类别中分类运动的类型-Guillaume Chevalier-源码
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文件大小: 262kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：使用智能手机数据集和LSTM RNN的人类活动识别（HAR）。 将运动类型分为以下六类：
步行，
WALKING_UPSTAIRS，
WALKING_DOWNSTAIRS，
坐下
常设，
铺设。
与传统方法相比，使用具有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络（RNN）不需要或几乎不需要特征工程。 数据可以直接馈入神经网络，就像黑盒子一样，对问题进行正确建模。 关于活动识别数据集的可以使用大量的特征工程，这是一种结合了经典数据科学技术的信号处理方法。 就数据预处理量而言，此处的方法非常简单。
让我们使用Google简洁的深度学习库TensorFlow演示LSTM的用法，LSTM是一种可以处理顺序数据/时间序列的人工神经网络。
视频数据集概述
点击此链接可观看其中一位参与者在实验中记录的6个活动的视频：
有关输入数据的详细信息
我将在数据上使用LSTM进行学习（作为连接在腰部的手机），以识别用户正在进行的活动类型。 数据集的描述如下：
传感器信号（加速度计和陀螺仪）通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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