287160記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 左右ウェアラブルセンサーのコントラスト整合学習（Contrastive Left-Right Wearable Sensors Consistency Matching for HAR）
2 分で読了
0 views

左右ウェアラブルセンサーのコントラスト整合学習

（Contrastive Left-Right Wearable Sensors Consistency Matching for HAR）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から「センサーで人の動きを学習させれば良い」って言われたんですが、そもそも何が新しいのか私にはよく分からなくて困ってます。要点を教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、左右の手首や脚に付ける慣性計測ユニット、IMU（Inertial Measurement Unit）を使って、ラベルが少なくても動作認識を学べる点が肝なんですよ。大丈夫、一緒に分かりやすく整理しますよ。

田中専務

IMUは聞いたことありますが、うちの現場でどう使うかイメージが湧かないんです。そもそもラベルが少ないって何の問題なんでしょうか。

AIメンター拓海

本質はこうです。普通は機械学習に使う正解ラベルを人手で付ける必要があり、その作業は時間とコストがかかります。今回の手法はラベル無しデータから特徴を学ぶ自己教師あり学習、Self-Supervised Learning（自己教師あり学習）を使い、左右のセンサーデータの

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
Transformerの解釈とExtractorの改良
（Interpretation of the Transformer and Improvement of the Extractor）
次の記事
木ベース合成関数を用いた予測密度の組合せ
（Predictive Density Combination Using a Tree-Based Synthesis Function）
関連記事
生態学的非線形状態空間モデルの選択と適応型粒子マルコフ連鎖モンテカルロ（AdPMCMC） Ecological non-linear state space model selection via adaptive particle Markov chain Monte Carlo (AdPMCMC)
方向性刺激プロンプティング
（Guiding Large Language Models via Directional Stimulus Prompting）
コンピュータサイエンス教室におけるピアレビューの探求
（Exploring Peer Review in the Computer Science Classroom）
非線形対流反応拡散方程式の解法に関するメッシュからニューラルネットへ：Physics-Informed Neural NetworksとGalerkin有限要素法の多手法評価
（From Mesh to Neural Nets: A Multi-Method Evaluation of Physics-Informed Neural Networks and Galerkin Finite Element Method for Solving Nonlinear Convection-Reaction-Diffusion Equations）
言語理解を用いたテキストベースゲームのDeep強化学習
（Language Understanding for Text-based Games using Deep Reinforcement Learning）
解釈可能な強化学習は「自分流の資産運用」を実現できるか？
（CAN INTERPRETABLE REINFORCEMENT LEARNING MANAGE PROSPERITY YOUR WAY?）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
有限記憶SR1を使ったトラストリージョン法による機械学習最適化の提案
（Trust-Region Algorithms for Machine Learning Using Indefinite Hessian Approximations）
  • 論文研究
フォトリアリスティックな映像のスタイル転送
（Photorealistic Video Style Transfer）
  • 論文研究
畳み込みオートエンコーダ、GAN、超解像を用いた画像圧縮の性能比較
（Performance Comparison of Convolutional AutoEncoders, Generative Adversarial Networks and Super-Resolution for Image Compression）
  • 論文研究
エッジ向けニューロメモリスティブ回路のレビュー
（Neuro-memristive Circuits for Edge Computing: A Review）
  • 論文研究
深層学習の不確かさを正確にする較正回帰
（Accurate Uncertainties for Deep Learning Using Calibrated Regression）
  • 論文研究
線形システムにおける合成モデル下の学習理論
（A Learning Theory in Linear Systems under Compositional Models）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む