論文の概要: Deep learning framework for action prediction reveals multi-timescale locomotor control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16340v4
• Date: Mon, 14 Apr 2025 04:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 19:48:45.754585
• Title: Deep learning framework for action prediction reveals multi-timescale locomotor control
• Title（参考訳）: 行動予測のためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Wei-Chen Wang, Antoine De Comite, Alexandra Voloshina, Monica Daley, Nidhi Seethapathi,
• Abstract要約: 我々は,行動予測のためのディープラーニングベースのフレームワークを開発した。 フレキシブルな入力履歴を持つニューラルネットワークアーキテクチャは、GRUやTransformerといったタイムスケールが全体的なパフォーマンスに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.985053522482545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modeling human movement in real-world tasks is a fundamental goal for motor control, biomechanics, and rehabilitation engineering. However, existing models of essential tasks like locomotion are not applicable across varying terrain, mechanical conditions, and sensory contexts. This is at least in part due to simplifying assumptions like linear and fixed timescales mappings between inputs and future actions, which may not be broadly applicable. Here, we develop a deep learning-based framework for action prediction, outperforming traditional models across multiple contexts (walking and running, treadmill and overground, varying terrains) and input modalities (multiple body states, visual gaze). We find that neural network architectures with flexible input history-dependence, like GRU and Transformer, and with architecture-dependent trial embeddings perform best overall. By quantifying the model's predictions relative to an autoregressive baseline, we identify context- and modality-dependent timescales. These analyses reveal that there is greater reliance on fast-timescale predictions in complex terrain, gaze predicts future foot placement before body states, and the full-body state predictions precede those by center-of-mass states. This deep learning framework for human action prediction provides quantifiable insights into the control of real-world locomotion and can be extended to other actions, contexts, and populations.
• Abstract（参考訳）: 実世界のタスクにおける人間の動きをモデル化することは、運動制御、バイオメカニクス、リハビリテーション工学の基本的な目標である。 しかし、移動のような重要なタスクの既存のモデルは、様々な地形、機械的条件、感覚の文脈で適用できない。 これは少なくとも部分的には、入力と将来のアクションの間の線形および固定時間スケールマッピングのような仮定を単純化するためであり、これは広く適用できない可能性がある。 そこで我々は,複数の状況(歩行,走行,トレッドミル,地上,地形の変化)と入力モード(複数の身体状態,視覚的視線)にまたがる従来のモデルより優れた,行動予測のためのディープラーニングベースのフレームワークを開発する。 我々は、GRUやTransformerのような柔軟な入力履歴依存性を持つニューラルネットワークアーキテクチャと、アーキテクチャに依存したトライアル埋め込みが、全体として最高のパフォーマンスを発揮することを発見した。 自己回帰ベースラインに対するモデルの予測を定量化することにより、文脈依存およびモダリティ依存の時間スケールを同定する。 これらの分析により、複雑な地形における高速な予測に頼り、視線は身体状態の前に将来の足場を予測し、全体状態予測は質量中心状態に先行していることが明らかとなった。 この人間の行動予測のためのディープラーニングフレームワークは、現実世界の移動の制御に関する定量的な洞察を提供し、他の行動、文脈、人口にまで拡張することができる。

関連論文リスト

• The Spatial and Temporal Resolution of Motor Intention in Multi-Target Prediction [0.0]
  人間の運動意図を復号することは、リハビリテーションと補助技術にとって重要な課題である。 本研究では,多チャンネル筋電図(EMG)信号から移動方向と目標位置を推定することにより意図を予測することに焦点を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-05T17:40:30Z)
• Streaming Real-Time Trajectory Prediction Using Endpoint-Aware Modeling [54.94692733670454]
  近隣の交通機関の将来の軌道は、自動運転車の経路計画と意思決定に大きな影響を与えている。 本稿では,軽量かつ高精度なストリーミングベース軌道予測手法を提案する。 当社のアプローチは推論遅延を大幅に低減し、現実のデプロイメントに適しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T13:44:23Z)
• Surveillance Video-Based Traffic Accident Detection Using Transformer Architecture [2.621034368312571]
  交通事故は、人口増加、都市化、自動車化による死亡率の増加により、世界的死亡率の主要な原因となっている。 事故検出のための伝統的なコンピュータ手法は、限られた理解と貧弱なクロスドメインの一般化を伴う。 本研究では,事前抽出した空間映像特徴を用いた変圧器アーキテクチャに基づく事故検出モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-12T07:57:36Z)
• Learning Time-Scale Invariant Population-Level Neural Representations [24.716617214869753]
  ニューラルネットワークシリーズの汎用基盤モデルは、神経科学的な発見を加速し、脳コンピュータインタフェース(BCI)のような応用を可能にする。 これらのモデルをスケールする上で重要な要素は、人口レベルの表現学習である。 人口レベルのアプローチでは、事前訓練された時間エンコーダ上で学習し、様々な下流タスクをデコードするのに有用な表現を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-17T06:20:31Z)
• Adaptive State-Space Mamba for Real-Time Sensor Data Anomaly Detection [2.922256022514318]
  本稿では,リアルタイムセンサデータ異常検出のためのemphAdaptive State-Space Mambaフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、迅速で信頼性の高い検出機能を必要とする他の時系列タスクに容易に適用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T21:37:48Z)
• Unified Human Localization and Trajectory Prediction with Monocular Vision [64.19384064365431]
  MonoTransmotionはトランスフォーマーベースのフレームワークで、モノクロカメラのみを使用して、ローカライゼーションと予測タスクを共同で解決する。 両タスクを統合フレームワークで共同でトレーニングすることにより,ノイズの多い入力による実環境シナリオにおいて,我々の手法がより堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T14:18:39Z)
• Physics-guided Active Sample Reweighting for Urban Flow Prediction [75.24539704456791]
  都市フロー予測は、バス、タクシー、ライド駆動モデルといった交通サービスのスループットを見積もる、微妙な時間的モデリングである。 最近の予測解は、物理学誘導機械学習(PGML)の概念による改善をもたらす。 我々は、PN(atized Physics-guided Network)を開発し、P-GASR(Physical-guided Active Sample Reweighting)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T15:44:23Z)
• Adaptive Prediction Ensemble: Improving Out-of-Distribution Generalization of Motion Forecasting [15.916325272109454]
  本稿では,ディープラーニングとルールに基づく予測専門家を統合した新しいフレームワーク,Adaptive Prediction Ensemble (APE)を提案する。 ディープラーニングモデルと並行して訓練された学習ルーティング関数は、入力シナリオに基づいて、最も信頼性の高い予測を動的に選択する。 提案手法は,OODデータの割合が高い長期予測やシナリオにおいて,個々の予測モデルや他の変種よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T17:57:00Z)
• AMP: Autoregressive Motion Prediction Revisited with Next Token Prediction for Autonomous Driving [59.94343412438211]
  本稿では,GPT方式の次のトークン動作予測を動作予測に導入する。 同種単位-ワードからなる言語データとは異なり、運転シーンの要素は複雑な空間的・時間的・意味的な関係を持つ可能性がある。 そこで本稿では,情報集約と位置符号化スタイルの異なる3つの因子化アテンションモジュールを用いて,それらの関係を捉えることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T06:22:37Z)
• Towards Generalizable and Interpretable Motion Prediction: A Deep Variational Bayes Approach [54.429396802848224]
  本稿では,分布外ケースに対する頑健な一般化性を有する動き予測のための解釈可能な生成モデルを提案する。 このモデルでは, 長期目的地の空間分布を推定することにより, 目標駆動動作予測を実現する。 動き予測データセットの実験は、適合したモデルが解釈可能で一般化可能であることを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-10T04:16:04Z)
• Humanoid Locomotion as Next Token Prediction [84.21335675130021]
  我々のモデルは感覚運動軌道の自己回帰予測によって訓練された因果変換器である。 われわれのモデルでは、フルサイズのヒューマノイドがサンフランシスコでゼロショットで歩けることが示されている。 われわれのモデルは、わずか27時間の歩行データで訓練された場合でも現実世界に移行でき、後方歩行のような訓練中に見えないコマンドを一般化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T18:57:37Z)
• Context-based Interpretable Spatio-Temporal Graph Convolutional Network for Human Motion Forecasting [0.0]
  本稿では,効率的な3次元ポーズ予測モデルとしてコンテキスト解釈型時空間グラフネットワーク(IST-GCN)を提案する。 提案アーキテクチャでは,ポーズシーケンスから意味のある情報を抽出し,入力モデルにアグリゲーションとアクセラレーションを集約し,最終的に出力変位を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T17:51:30Z)
• Rethinking Urban Mobility Prediction: A Super-Multivariate Time Series Forecasting Approach [71.67506068703314]
  長期の都市移動予測は、都市施設やサービスの効果的管理において重要な役割を担っている。 伝統的に、都市移動データはビデオとして構成され、経度と緯度を基本的なピクセルとして扱う。 本研究では,都市におけるモビリティ予測の新たな視点について紹介する。 都市移動データを従来のビデオデータとして単純化するのではなく、複雑な時系列と見なす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T07:39:05Z)
• Evaluation of Differentially Constrained Motion Models for Graph-Based Trajectory Prediction [1.1947990549568765]
  本研究では,予測課題に対する数値解法と組み合わせた各種動作モデルの性能について検討する。 この研究は、低階積分子モデルのようなより単純なモデルは、正確な予測を達成するために、より複雑な、例えばキネマティックモデルよりも好まれることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T10:15:20Z)
• Context-aware multi-head self-attentional neural network model for next location prediction [19.640761373993417]
  我々は、歴史的位置情報から位置パターンを学習するマルチヘッド自己注意ニューラルネットワーク(A)を利用する。 提案モデルが他の最先端予測モデルより優れていることを示す。 我々は,提案モデルが文脈を考慮した移動予測に不可欠であると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T23:40:14Z)
• PREF: Predictability Regularized Neural Motion Fields [68.60019434498703]
  ダイナミックなシーンで3Dの動きを知ることは、多くの視覚応用にとって不可欠である。 多視点設定における全ての点の運動を推定するために神経運動場を利用する。 予測可能な動きを正規化することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T22:32:37Z)
• Conditioned Human Trajectory Prediction using Iterative Attention Blocks [70.36888514074022]
  本研究では,都市環境における歩行者位置予測を目的とした,簡易かつ効果的な歩行者軌道予測モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のアテンションブロックとトランスフォーマーを反復的に実行できるニューラルネットワークアーキテクチャである。 ソーシャルマスク, 動的モデル, ソーシャルプーリング層, 複雑なグラフのような構造を明示的に導入することなく, SoTAモデルと同等の結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T07:49:48Z)
• Physics-Inspired Temporal Learning of Quadrotor Dynamics for Accurate Model Predictive Trajectory Tracking [76.27433308688592]
  クオーロタのシステムダイナミクスを正確にモデル化することは、アジャイル、安全、安定したナビゲーションを保証する上で非常に重要です。 本稿では,ロボットの経験から,四重項系の力学を純粋に学習するための新しい物理インスパイアされた時間畳み込みネットワーク(PI-TCN)を提案する。 提案手法は,スパース時間的畳み込みと高密度フィードフォワード接続の表現力を組み合わせて,正確なシステム予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T13:51:35Z)
• Automated Mobility Context Detection with Inertial Signals [7.71058263701836]
  本研究の主な目的は,日常の運動機能の遠隔監視のためのコンテキスト検出について検討することである。 本研究の目的は、ウェアラブル加速度計でサンプリングされた慣性信号が、歩行関連活動を屋内または屋外に分類するための信頼性の高い情報を提供するかを理解することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T09:34:43Z)
• Goal-driven Self-Attentive Recurrent Networks for Trajectory Prediction [31.02081143697431]
  人間の軌道予測は、自動運転車、社会認識ロボット、およびビデオ監視アプリケーションの主要な構成要素である。 本稿では,過去の観測位置のみに作用する軽量な注意型リカレントバックボーンを提案する。 我々はU-Netアーキテクチャに基づく共通のゴールモジュールを使用し、シーン準拠の目的地を予測するために意味情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T11:12:37Z)
• A Spatio-Temporal Multilayer Perceptron for Gesture Recognition [70.34489104710366]
  自律走行車におけるジェスチャー認識のための多層状態重み付きパーセプトロンを提案する。 提案手法の有望な性能を示すため,TCGおよびDrive&Actデータセットの評価を行った。 私たちは、そのリアルタイム能力と安定した実行を示すために、モデルを自動運転車にデプロイします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T08:42:47Z)
• Causal-based Time Series Domain Generalization for Vehicle Intention Prediction [19.944268567657307]
  交通参加者の行動の正確な予測は、自動運転車にとって必須の能力である。 本稿では,車両意図予測タスクにおける領域一般化問題に対処することを目的とする。 提案手法は、他の最先端領域の一般化や振る舞い予測手法と比較して、予測精度を一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T18:58:07Z)
• Learning Accurate Long-term Dynamics for Model-based Reinforcement Learning [7.194382512848327]
  より長い地平線で安定的に予測するために, 状態作用データに対する教師付き学習のための新しいパラメータ化を提案する。 シミュレーションおよび実験によるロボット作業の結果,軌道に基づくモデルにより,より正確な長期予測が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T18:47:37Z)
• Energy Aware Deep Reinforcement Learning Scheduling for Sensors Correlated in Time and Space [62.39318039798564]
  相関情報を利用するスケジューリング機構を提案する。 提案したメカニズムは、センサが更新を送信する頻度を決定することができる。 我々は,センサの寿命を大幅に延長できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T09:53:27Z)
• Generative Temporal Difference Learning for Infinite-Horizon Prediction [101.59882753763888]
  我々は、無限確率的地平線を持つ環境力学の予測モデルである$gamma$-modelを導入する。 トレーニングタイムとテストタイムの複合的なエラーの間には、そのトレーニングが避けられないトレードオフを反映しているかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:54:12Z)
• Trajectron++: Dynamically-Feasible Trajectory Forecasting With Heterogeneous Data [37.176411554794214]
  人間の動きに関する推論は、安全で社会的に認識されたロボットナビゲーションにとって重要な前提条件である。 我々は,多種多様なエージェントの軌道を予測できるモジュール型グラフ構造化リカレントモデルであるTrajectron++を提案する。 実世界の軌道予測データセットにおいて,その性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T16:47:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。