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文件名称:LSTM-Human-Activity-Recognition-master

  • 所属分类:
  • 标签属性:
  • 上传时间:
    2020-05-23
  • 文件大小:
    260kb
  • 已下载:
    1次
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与经典的方法相比,使用具有长时间记忆细胞的递归神经网络(RNN)不需要或几乎不需要特征工程。数据可以直接输入到神经网络中,神经网络就像一个黑匣子,可以正确地对问题进行建模。其他研究在活动识别数据集上可以使用大量的特征工程,这是一种与经典数据科学技术相结合的信号处理方法。这里的方法在数据预处理的数量方面非常简单(Compared with the classical methods, the recursive neural network (RNN) with long-term memory cells does not need or almost need feature engineering. Data can be directly input into the neural network, which acts as a black box and can correctly model the problem. Other research can use a lot of Feature Engineering on activity recognition data sets, which is a signal processing method combined with classical data science and technology. The method here is very simple in terms of the number of data preprocessing)
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文件名大小更新时间
LSTM-Human-Activity-Recognition-master 0 2019-04-16
LSTM-Human-Activity-Recognition-master\.gitignore 24 2019-04-16
LSTM-Human-Activity-Recognition-master\LICENSE 1086 2019-04-16
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LSTM-Human-Activity-Recognition-master\README.md 30154 2019-04-16
LSTM-Human-Activity-Recognition-master\data 0 2019-04-16
LSTM-Human-Activity-Recognition-master\data\.gitignore 33 2019-04-16
LSTM-Human-Activity-Recognition-master\data\download_dataset.py 914 2019-04-16
LSTM-Human-Activity-Recognition-master\data\source.txt 2068 2019-04-16

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