Новость8518 мая
Исследование посвящено использованию архитектур глубокого обучения (RNN, LSTM и Transformer) для распознавания физической активности и состояний стресса на основе данных с датчиков. Результаты показывают, что модели Transformer превосходят другие архитектуры, достигая точности 97,83%, что открывает перспективы для неинвазивного мониторинга психического здоровья через носимые устройства.