論文の概要: Initial Investigation of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as Feature Extractors for IMU Based Human Activity Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11914v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 19:56:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 00:46:12.077973
- Title: Initial Investigation of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as Feature Extractors for IMU Based Human Activity Recognition
- Title（参考訳）: カルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)の初期研究
- Authors: Mengxi Liu, Daniel Geißler, Dominique Nshimyimana, Sizhen Bian, Bo Zhou, Paul Lukowicz,
- Abstract要約: 我々はIMUに基づく人間活動認識タスクの機能抽出アーキテクチャとしてKanを実装した。
本研究では,4つの公開HARデータセット上でのkan-based feature extractorの性能評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.067238125081022
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we explore the use of a novel neural network architecture, the Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as feature extractors for sensor-based (specifically IMU) Human Activity Recognition (HAR). Where conventional networks perform a parameterized weighted sum of the inputs at each node and then feed the result into a statically defined nonlinearity, KANs perform non-linear computations represented by B-SPLINES on the edges leading to each node and then just sum up the inputs at the node. Instead of learning weights, the system learns the spline parameters. In the original work, such networks have been shown to be able to more efficiently and exactly learn sophisticated real valued functions e.g. in regression or PDE solution. We hypothesize that such an ability is also advantageous for computing low-level features for IMU-based HAR. To this end, we have implemented KAN as the feature extraction architecture for IMU-based human activity recognition tasks, including four architecture variations. We present an initial performance investigation of the KAN feature extractor on four public HAR datasets. It shows that the KAN-based feature extractor outperforms CNN-based extractors on all datasets while being more parameter efficient.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,センサベース(特にIMU)ヒューマンアクティビティ認識(HAR)のための特徴抽出器として,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の利用について検討する。
従来のネットワークが各ノードで入力のパラメータ化重み付け和を実行し、その結果を静的に定義された非線形性にフィードすると、Kansは各ノードに通じるエッジ上でB-SPLINESで表される非線形計算を行い、ノードで入力をまとめる。
重みを学習する代わりに、システムはスプラインパラメータを学習する。
もともとの研究では、そのようなネットワークは回帰やPDE解などの洗練された実値関数をより効率的に正確に学習できることが示されている。
このような能力は、IMUベースのHARの低レベル特徴の計算にも有効である、という仮説を立てる。
そこで本研究では,IMUに基づく人間活動認識タスクの特徴抽出アーキテクチャとして,4つのアーキテクチャのバリエーションを含む機能抽出アーキテクチャとして,kanを実装した。
本研究では,4つの公開HARデータセット上でのkan特徴抽出器の性能評価を行った。
Kanベースの特徴抽出器は、パラメータ効率を向上しつつ、すべてのデータセット上でCNNベースの抽出器より優れていることを示す。
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