論文の概要: MMA: A Momentum Mamba Architecture for Human Activity Recognition with Inertial Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21550v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 16:21:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.190491
• Title: MMA: A Momentum Mamba Architecture for Human Activity Recognition with Inertial Sensors
• Title（参考訳）: MMA:慣性センサを用いた人間活動認識のためのMomentum Mambaアーキテクチャ
• Authors: Thai-Khanh Nguyen, Uyen Vo, Tan M. Nguyen, Thieu N. Vo, Trung-Hieu Le, Cuong Pham,
• Abstract要約: 慣性センサーからのヒューマンアクティビティ認識(HAR)はユビキタスコンピューティング、モバイルヘルス、環境知能に不可欠である。 モーメントム・マンバ(Momentum Mamba)は、時間ステップ間の情報フローの安定性を改善するために2次ダイナミクスを組み込んだ運動量増強型SSMである。 複数のHARベンチマークの実験では、バニラ・マンバとトランスフォーマーのベースラインの精度、堅牢性、収束速度が一貫した向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7394387525196215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human activity recognition (HAR) from inertial sensors is essential for ubiquitous computing, mobile health, and ambient intelligence. Conventional deep models such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and transformers have advanced HAR but remain limited by vanishing or exloding gradients, high computational cost, and difficulty in capturing long-range dependencies. Structured state-space models (SSMs) like Mamba address these challenges with linear complexity and effective temporal modeling, yet they are restricted to first-order dynamics without stable longterm memory mechanisms. We introduce Momentum Mamba, a momentum-augmented SSM that incorporates second-order dynamics to improve stability of information flow across time steps, robustness, and long-sequence modeling. Two extensions further expand its capacity: Complex Momentum Mamba for frequency-selective memory scaling. Experiments on multiple HAR benchmarks demonstrate consistent gains over vanilla Mamba and Transformer baselines in accuracy, robustness, and convergence speed. With only moderate increases in training cost, momentum-augmented SSMs offer a favorable accuracy-efficiency balance, establishing them as a scalable paradigm for HAR and a promising principal framework for broader sequence modeling applications.
• Abstract（参考訳）: 慣性センサーからのヒューマンアクティビティ認識(HAR)はユビキタスコンピューティング、モバイルヘルス、環境知能に不可欠である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やリカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマーといった従来のディープモデルでは、HARは進歩しているが、勾配の消滅や露光、計算コストの高騰、長距離依存の取得が困難であることによって制限されている。 Mambaのような構造化状態空間モデル(SSM)は、線形複雑性と効果的な時間的モデリングによってこれらの課題に対処するが、安定な長期記憶機構を持たない1次力学に制限される。 モーメントム・マンバ(Momentum Mamba)は、時間ステップ、ロバスト性、ロングシーケンスモデリングにおける情報フローの安定性を改善するために、2次ダイナミクスを組み込んだ運動量拡張SSMである。 周波数選択型メモリスケーリングのための複合モメンタム・マンバ。 複数のHARベンチマークの実験では、バニラ・マンバとトランスフォーマーのベースラインの精度、堅牢性、収束速度が一貫した向上を示した。 トレーニングコストの適度な増加のみにより、運動量増強されたSSMは、HARのスケーラブルなパラダイムとして、より広範なシーケンスモデリングアプリケーションのための有望な主要なフレームワークとして、良好な精度と効率のバランスを提供する。

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