JetBrains Research — наука, меняющая мир

Обучение модели человека бегу с помощью потенциальных функций. Доменная адаптация для распознавания жестов по поверхностной электромиографии.

На семинаре Александра Малышева расскажет про две наши статьи на предстоящей конференции ICARCV.

Статья 1. Learning to Run with Reward Shaping from Video Data.

В этой статье мы демонстрируем как применения потенциальной функции для направления обучения нейронной сети для управления моделью двигательного аппарата человека. Применения потенциальной функции, посчитанной по видео бега человека позволяет вдвое улучшить скорость модели после 12-ти часового обучения. Также, наш подход позволяет модели преодолеть субоптимальные видео демонстрации, что подтверждается проведенными экспериментами.

Статья 2. Continuous Gesture Recognition from sEMG Sensor Data with Recurrent Neural Networks and Adversarial Domain Adaptation

В этой статье мы используем глубокое обучения для распознавания непрерывных жестов по сигналу с прибора поверхностной электромиографии, расположенному на предплечье с помощью упрощенных рекуррентных блоков (simplified recurrent units, SRUs). В частности, мы решаем проблему переобучения модели к конкретным людям с помощью метода доменной адаптации.

Докладчик: Александра Малышева.

Язык доклада: английский.

Дата и время: 6-е ноября, 20:30-22:00.

Место: Таймс, белые доски (4 этаж).