# har-keras-cnn
Human Activity Recognition (HAR) with 1D Convolutional Neural Network in Python and Keras
A CNN works well for identifying simple patterns within your data which will then be used to form more complex patterns within higher layers. A 1D CNN is very effective when you expect to derive interesting features from shorter (fixed-length) segments of the overall data set and where the location of the feature within the segment is not of high relevance. This applies well to the analysis of time sequences of sensor data (such as gyroscope or accelerometer data).
In this example we will train a 1D convolutional neural network (1D CNN) to recognize the type of movement (Walking, Running, Jogging, etc.) based on a given set of accelerometer data from a mobile device carried around a person's waist.
We will use the WISDM data set (Activity Prediction) for this tutorial: http://www.cis.fordham.edu/wisdm/dataset.php
The original Medium article can be found here: https://blog.goodaudience.com/introduction-to-1d-convolutional-neural-networks-in-keras-for-time-sequences-3a7ff801a2cf?source=friends_link&sk=d6368a048994ad0e6cd242bb274f64d9
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CNN可以很好地识别数据中的简单模式,然后使用这些模式在更高的层中形成更复杂的模式。当您希望从整体数据集的较短(固定长度)片段中获得有趣的特征,且特征在片段中的位置相关性不高时,1D CNN非常有效。 这适用于传感器数据(如陀螺仪或加速度计数据)的时间序列分析。它还适用于分析固定长度周期内的任何类型的信号数据(如音频信号)。另一个应用程序是NLP(尽管在这里LSTM网络更有前途,因为单词的接近程度可能并不总是一个可训练模式的良好指示器) 博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/121742025?spm=1001.2014.3001.5501
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