Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ubicomp Digital 2020 -- Handwriting classification using a convolutional recurrent network

論文の概要: Ubicomp Digital 2020 -- Handwriting classification using a convolutional recurrent network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01078v1
Date: Mon, 3 Aug 2020 11:32:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-03 05:55:18.426774
Title: Ubicomp Digital 2020 -- Handwriting classification using a convolutional recurrent network
Title（参考訳）: Ubicomp Digital 2020 -- 畳み込みリカレントネットワークを用いた手書き分類
Authors: Wei-Cheng Lai, Hendrik Schr\"oter
Abstract要約: ニューラルネットワークを使ってデータを52のクラスに分類します。著者の排他的テストセットでは68%、盲目の挑戦テストセットでは64.6%の精度で2位になった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406552007
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Ubicomp Digital 2020 -- Time Series Classification Challenge from STABILO is a challenge about multi-variate time series classification. The data collected from 100 volunteer writers, and contains 15 features measured with multiple sensors on a pen. In this paper,we use a neural network to classify the data into 52 classes, that is lower and upper cases of Arabic letters. The proposed architecture of the neural network a is CNN-LSTM network. It combines convolutional neural network (CNN) for short term context with along short term memory layer (LSTM) for also long term dependencies. We reached an accuracy of 68% on our writer exclusive test set and64.6% on the blind challenge test set resulting in the second place.
Abstract（参考訳）: Ubicomp Digital 2020 - STABILOによる時系列分類チャレンジは、多変量時系列分類の課題である。 100人のボランティアライターから収集されたデータには、ペンに複数のセンサーで測定された15の特徴が含まれている。本稿では,ニューラルネットワークを用いて,アラビア文字の下位と上位の52クラスに分類する。提案するニューラルネットワーク a のアーキテクチャは CNN-LSTM ネットワークである。畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を短期的コンテキストに、短期的メモリ層(lstm)を長期的依存関係として組み合わせる。筆者排他テストセットでは68%,ブラインドチャレンジテストセットでは64.6%の精度に達し,第2位となった。

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