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文献
J-GLOBAL ID:202102267300311123   整理番号:21A0326321

行動認識ニューラルネットの理解に向けたActivation Maximizaionの活用に関する検討

著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: HCI-190  ページ: Vol.2020-HCI-190,No.13,1-8 (WEB ONLY)  発行年: 2020年12月01日 
JST資料番号: U0451A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術は,高齢者の見守りやヘ...
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (5件):
分類
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パターン認識  ,  ニューロコンピュータ  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  ,  予防医学一般  ,  図形・画像処理一般 
引用文献 (25件):
  • O. Banos, M. Toth, M. Damas, H. Pomares, and I. Rojas, “Dealing with the effects of sensor displacement in wearable activity recognition,” Sensors, vol.14, no.6, pp.9995-10023, 2014.
  • B. Barshan and M.C. Yüksek, “Recognizing daily and sports activities in two open source machine learning environments using body-worn sensor units,” The Computer Journal, vol.57, no.11, pp.1649-1667, 2014.
  • S. Carter, Z. Armstrong, L. Schubert, I. Johnson, and C. Olah, “Activation atlas,” Distill, 2019.
  • D.P. Kingma and J. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations, 2015.
  • Q.V. Le, M. Ranzato, R. Monga, M. Devin, G. Corrado, K. Chen, J. Dean, and A.Y. Ng, “Building high-level features using large scale unsupervised learning,” Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning, 2012.
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タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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