18、基于循环神经网络的人体活动识别：LSTM模型实现

异步汪仔

于 2025-09-30 12:01:23 发布

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分类专栏： Scala机器学习实战精讲文章标签： LSTM 人体活动识别循环神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/d3e4f/article/details/152408360

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基于循环神经网络的人体活动识别：LSTM模型实现

1. 整体算法流程

实现人体活动识别（HAR）的LSTM模型，整体算法有以下工作流程：
1. 加载数据
2. 定义超参数
3. 使用命令式编程和超参数设置LSTM模型
4. 进行批量训练，即选取批量大小的数据，将其输入模型，然后在某些迭代中评估模型并打印批量损失和准确率
5. 输出训练和测试误差的图表

以下是该流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[加载数据] --> B[定义超参数]
    B --> C[设置LSTM模型]
    C --> D[批量训练]
    D --> E[输出误差图表]

2. 具体实现步骤

2.1 导入必要的库和包

package com.packt.ScalaML.HAR
import ml.dmlc.mxnet.Context
import LSTMNetworkConstructor.LSTMModel
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
import ml.dmlc.mxnet.optimizer.Adam
import ml.dmlc.mxnet.NDArray
import ml.dmlc.mxnet.optimizer.RMSProp
import org.sameersingh.scalaplot.MemXYSeries
impor