為了使輸出層也能復(fù)原出負值特征,解碼過程的***函數(shù)使用tanh函數(shù)。自編碼器的損失函數(shù)使用交叉熵crossentropy函數(shù);編碼器的權(quán)值矩陣使用xavier法進行初始化,該方法能夠使初始權(quán)值呈均值為0的正態(tài)分布;迭代訓(xùn)練過程中使用剪枝算法減小過擬合情況,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率隨迭代次數(shù)指數(shù)衰減、并采用adam梯度下降法和mini-batch法加快訓(xùn)練速度,與非負矩陣因式分解方法相比,該方法擬合出的模型由于經(jīng)過了非線性***函數(shù)的運算,因此具有更好的逼近效果。圖8表示從圖7中得到的肌肉協(xié)同特征中提取運動學(xué)和動力學(xué)標(biāo)簽的過程,自編碼器學(xué)習(xí)到的肌肉協(xié)同特征雖然不能直接得到期望的運動意圖,但當(dāng)6個協(xié)同特征經(jīng)過矢量疊加運算后,將得到圖8中所示的震蕩波形圖,其中每一個波峰表示完成某一動作時肌肉協(xié)同程度達到的**大值,兩側(cè)的波谷表示肌肉協(xié)同處于靜息狀態(tài),因此一個完整的波谷-波峰-波谷段表示某手勢完成至**強肌肉***程度再到靜息恢復(fù)的過程,通過搜索波峰和波谷位置可以重構(gòu)出手部、腕部共三個自由度的運動學(xué)參數(shù)標(biāo)簽。在得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)后,**后將上一層網(wǎng)絡(luò)計算得到的肌肉協(xié)同特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)代入一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行回歸擬合。得到的網(wǎng)絡(luò)層再與是前兩節(jié)計算得到的網(wǎng)絡(luò)層進行堆疊。上海多自由度平臺設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動化科技有限公司。浙江比較好的多自由度平臺平臺
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