LSTM-Human-Activity-Recognition
Exemplo de Reconhecimento de Atividade Humana usando TensorFlow em um conjunto de dados de sensores de smartphone e uma LSTM RNN. Classificando o tipo de movimento entre seis categorias de atividade - Guillaume Chevalier
Classifique movimentos humanos em categorias como andar ou sentar usando dados de sensores de smartphone e modelos LSTM.
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LSTM-Human-Activity-Recognition tem 3.5k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 935 vezes. LSTM-Human-Activity-Recognition é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2016. LSTM-Human-Activity-Recognition está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: activity-recognition, deep-learning, human-activity-recognition, lstm.
O que é LSTM-Human-Activity-Recognition?
Exemplo de Reconhecimento de Atividade Humana usando TensorFlow em um conjunto de dados de sensores de smartphone e uma LSTM RNN. Classificando o tipo de movimento entre seis categorias de atividade - Guillaume Chevalier
LSTM-Human-Activity-Recognition é de código aberto?
LSTM-Human-Activity-Recognition é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
LSTM-Human-Activity-Recognition é gratuito?
Sim. LSTM-Human-Activity-Recognition é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está LSTM-Human-Activity-Recognition?
LSTM-Human-Activity-Recognition está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem LSTM-Human-Activity-Recognition está escrito?
LSTM-Human-Activity-Recognition é escrito principalmente em Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/guillaume-chevalier-lstm-human-activity-recognition.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.