LSTM-Human-Activity-Recognition
Esempio di Riconoscimento dell'Attività Umana utilizzando TensorFlow su un dataset di sensori per smartphone e un LSTM RNN. Classificazione del tipo di movimento tra sei categorie di attività - Guillaume Chevalier
Classifica i movimenti umani in categorie come camminare o sedere utilizzando dati dei sensori dello smartphone e modelli LSTM.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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LSTM-Human-Activity-Recognition ha 3.5k stelle su GitHub. È stato forkato 935 volte. LSTM-Human-Activity-Recognition è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2016. LSTM-Human-Activity-Recognition è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: activity-recognition, deep-learning, human-activity-recognition, lstm.
Che cos'è LSTM-Human-Activity-Recognition?
Esempio di Riconoscimento dell'Attività Umana utilizzando TensorFlow su un dataset di sensori per smartphone e un LSTM RNN. Classificazione del tipo di movimento tra sei categorie di attività - Guillaume Chevalier
LSTM-Human-Activity-Recognition è open source?
LSTM-Human-Activity-Recognition è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
LSTM-Human-Activity-Recognition è gratuito?
Sì. LSTM-Human-Activity-Recognition è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è LSTM-Human-Activity-Recognition?
LSTM-Human-Activity-Recognition è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto LSTM-Human-Activity-Recognition?
LSTM-Human-Activity-Recognition è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/guillaume-chevalier-lstm-human-activity-recognition.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.