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J-GLOBAL ID：202002251007613344   整理番号：20A1740658

フルハンド運動学に関する線形および非線形次元縮小技術【JST・京大機械翻訳】

Linear and Non-linear Dimensionality-Reduction Techniques on Full Hand Kinematics

著者 (13件)： Portnova-Fahreeva Alexandra A. (Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, Evanston, IL, United States) ,  Portnova-Fahreeva Alexandra A. (Shirley Ryan Ability Lab, Chicago, IL, United States) ,  Rizzoglio Fabio (Shirley Ryan Ability Lab, Chicago, IL, United States) ,  Rizzoglio Fabio (Department of Physiology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL, United States) ,  Rizzoglio Fabio (Department of Informatics, Bioengineering, Robotics and Systems Engineering, University of Genoa, Genoa, Italy) ,  Nisky Ilana (Department of Biomedical Engineering, Ben-Gurion University of the Negev, Be’er Sheva, Israel) ,  Casadio Maura (Department of Physiology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL, United States) ,  Casadio Maura (Department of Informatics, Bioengineering, Robotics and Systems Engineering, University of Genoa, Genoa, Italy) ,  Mussa-Ivaldi Ferdinando A. (Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, Evanston, IL, United States) ,  Mussa-Ivaldi Ferdinando A. (Shirley Ryan Ability Lab, Chicago, IL, United States) ,  Mussa-Ivaldi Ferdinando A. (Department of Physiology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL, United States) ,  Rombokas Eric (Department of Mechanical Engineering, University of Washington, Seattle, WA, United States) ,  Rombokas Eric (Department of Electrical Engineering, University of Washington, Seattle, WA, United States)
資料名： Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web)  (Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web))
巻： 8  ページ： 429  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7059A  ISSN： 2296-4185  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,手のコントロールを容易にする手運動学データの簡素な表現を見つけることであった。主成分分析(PCA)と非線形オートエンコーダネットワーク(nAEN)を,手のジェスチャーと行動の広域スペクトルの本質的特性を捉える有効性において比較した。2つの方法の性能を,(a)縮小次元の潜在多様体から手運動学データを正確に再構成する能力,(b)潜在次元にわたる分散分布,および(c)線形分類器を用いて導出された圧縮および再構成表現における手運動の分離性を比較した。nAENは,縮小次元の潜在多様体から手運動学データをより正確に再構成する能力においてPCAより高い性能を示した。一方,潜在多様体の2次元では,PCAは入力データ分散の78%を占め,nAENは94%を占めた。さらに,nAEN潜在多様体は,PCAと比較して,信号分散のより均一なシェアを有する座標によってスパンされた。最後に,nAENは,再構成されたとき,異なるタスクが線形分類器,SoftMax回帰により識別可能であるので,PCAより分離可能な動きの多様体を生成することができた。非線形次元縮小は,人工手を制御する線形法よりも,より効果的なプラットフォームを提供する可能性があると結論した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様体 ,  スパン ,  ニューラルネットワーク ,  教師なし学習 ,  スペクトル ,  再構成 ,  線形性 ,  二次元 ,  有効性 ,  主成分分析 ,  *次元縮小
準シソーラス用語： *非線形次元縮小 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 運動学 ,  ニューラルネットワーク ,  主成分分析 ,  次元縮小 ,  教師なし学習 ,  補綴物

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (44件)：

• Abadi M., Barham P., Chen J., Chen Z., Davis A., Dean J., et al. (2016). “Tensorflow: a system for large-scale machine learning,” in Proceedings of the 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (Savannah, GA), 265-283.
• Anderson T. W., Darling D. A. (1954). A test of goodness of fit. J. Am. Stat. Assoc. 49, 765-769. doi: 10.1080/01621459.1954.10501232
• Atzori M., Cognolato M., Müller H. (2016). Deep learning with convolutional neural networks applied to electromyography data: a resource for the classification of movements for prosthetic hands. Front. Neurorobot. 10:9. doi: 10.3389/fnbot.2016.00009
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• Biddiss E. A., Chau T. T. (2007). Upper limb prosthesis use and abandonment: a survey of the last 25 years. Pros. Ortho. Int. 31, 236-257. doi: 10.1080/03093640600994581

タイトルに関連する用語 (3件)： 運動学 ,  線形 ,  非線形次元縮小