Deep Residual Bidir-LSTM for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors
المؤلفون المشاركون
Zhao, Yu
Yang, Rennong
Chevalier, Guillaume
Xu, Ximeng
Zhang, Zhenxing
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Human activity recognition (HAR) has become a popular topic in research because of its wide application.
With the development of deep learning, new ideas have appeared to address HAR problems.
Here, a deep network architecture using residual bidirectional long short-term memory (LSTM) is proposed.
The advantages of the new network include that a bidirectional connection can concatenate the positive time direction (forward state) and the negative time direction (backward state).
Second, residual connections between stacked cells act as shortcut for gradients, effectively avoiding the gradient vanishing problem.
Generally, the proposed network shows improvements on both the temporal (using bidirectional cells) and the spatial (residual connections stacked) dimensions, aiming to enhance the recognition rate.
When testing with the Opportunity dataset and the public domain UCI dataset, the accuracy is significantly improved compared with previous results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Yu& Yang, Rennong& Chevalier, Guillaume& Xu, Ximeng& Zhang, Zhenxing. 2018. Deep Residual Bidir-LSTM for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208808
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Yu…[et al.]. Deep Residual Bidir-LSTM for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208808
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Yu& Yang, Rennong& Chevalier, Guillaume& Xu, Ximeng& Zhang, Zhenxing. Deep Residual Bidir-LSTM for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208808
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208808
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر