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J-GLOBAL ID：201802214472862679   Reference number：18A0440363

An investigation of recurrent neural network for daily activity recognition using multi-modal signals

多モード信号を用いた日常行動認識のためのリカレントニューラルネットワークの研究【Powered by NICT】

Author (4)： Tamamori Akira (Institute of Innovation for Future Society, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Hayashi Tomoki (Graduate School of Information Science, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Toda Tomoki (Information Technology Center, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Takeda Kazuya (Graduate School of Information Science, Nagoya University, Nagoya, Japan)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2017  Issue： APSIPA ASC  Page： 1334-1340  Publication year： 2017 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Our aim is to build a daily ac...

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Thesaurus term： monitor ,  elderly person ,  *multimode ,  projection (mathematics) ,  Sound ,  Memory, Short-Term ,  *recurrent neural network ,  feedforward neural network
Semi thesaurus term： 訓練データ ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (4)： Mobile communication  (ND08030H) ,  Neurocomputers  (JC06010Q) ,  Pattern recognition  (JE07000S) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (4)： 多モード ,  行動認識 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  研究