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機器學習實驗(四):用tensorflow實現卷積神經網路識別人類活動

在近幾年,越來越多的使用者在智慧手機上安裝加速度感測器等一些裝置,這就為做一些應用需要收集相關的資料提供了方便。人類活動識別(human activity recognition (HAR))是其中的一個應用。對於HAR,有很多的方法可以去嘗試,方法的performance很大程度上依賴於特徵工程。傳統的機器學習特徵工程通常是手工完成(人肉工程),這需要擁有較好的專業領域知識,同時比較耗時間。神經網路特別是深度學習在object recognition, machine translation, audio generation等取得了很大的成功,同樣,深跌學習技術也可以應用到HAR上。

在本文中,我們將會看到如何將卷積神經網路技術應用到HAR問題上。