使用参数优化的多阶段图卷积网络和 Transformer 模型进行人类活动识别的特征融合
BriefGPT - AI 论文速递 ·
本文提出了一种基于自监督技术的特征学习方法，适用于无标签的传感器数据。该方法可用于人类活动识别等领域，通过转化识别任务提供监督信号，提取有价值的特征。在智能手机环境下的无人监督、半监督和迁移学习情况下，性能与完全监督网络相当甚至更好。该技术可广泛应用于其他领域。
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
