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J-GLOBAL ID：202002242310395632   整理番号：20A2571893

人間動力学の弱教師付き学習【JST・京大機械翻訳】

Weakly-Supervised Learning of Human Dynamics

著者 (3件)： Zell Petrissa (Leibniz University Hannover, Hannover, Germany) ,  Rosenhahn Bodo (Leibniz University Hannover, Hannover, Germany) ,  Wandt Bastian (Leibniz University Hannover, Hannover, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12371  ページ： 68-84  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,人間運動からの動的推定のための弱教師つき学習フレームワークを提案した。容易に利用可能な純粋な人間の動きを捉える多くの解決策があるが,それらのデータは,運動の質と効率を分析するのに十分でない。代わりに,人間の運動(動力学)を駆動する力とモーメントを考慮する必要がある。記録動力学は,高価なセンサと複雑で,時間のかかる最適化を必要とする困難なタスクであるので,動的データセットは,人間の運動データセットと比較して小さく,ほとんど公開されていない。提案方法は,小さな動力学集合と弱く監督されたドメイン移動に関する弱い教師つき学習を可能にする容易に得られる運動データを利用する。著者らの方法は,エンドツーエンド訓練中の前方および逆動力学のための新しいニューラルネットワーク(NN)層を含む。これに基づき,純粋運動データ間の周期的損失を最小化でき,すなわち,訓練中に,地上の真実力とモーメントを必要としない。提案方法は,地上反力,地上反応モーメントおよび関節トルク回帰に関して最先端の結果を達成して,かなり減少したセットに関して良い性能を維持することができた。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  *教師つき学習 ,  エンドツーエンド方式 ,  反力 ,  センサ ,  モーメント
準シソーラス用語： 関節トルク ,  逆動力学 ,  身体動作 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  人間の動き ,  前進動力学 ,  逆動力学 ,  弱教師つき学習 ,  ドメイン転送

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人間 ,  動力学 ,  教師付き学習