Я нашел несколько примеров на LSTM с использованием данных акселерометра, но большинство из них, похоже, используют набор данных, предоставленный здесь . Проблема, которую я обнаружил, заключается в том, что они объединяют данные от разных пользователей для одного действия. Допустим, они берут значения "Jogging" от всех пользователей и объединяют их в один массив. Но для моего проекта мне нужно распознавать разные жесты (по часовой стрелке «O», CCW «O»). Сможет ли модель распознавать жесты, если я сделаю это так же?
EDIT: более четкое объяснение того, что я имел в виду. Бег - это непрерывное действие, в то время как рисование «О» имеет начальную и конечную точки, поэтому объединение данных для «Бег трусцой» имеет смысл, тогда как для действия «О» - нет. Я здесь? И если да, то какие-нибудь предложения о том, как мне подготовить данные для LSTM?