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#953
summarized by : 福原吉博 (Yoshihiro Fukuhara)
どんな論文か？
教師なし行動認識の研究. Seq2SeqのようなRNNを用いたencoder-decoder型のネットワークで, decoderによる入力の再構成タスクとencoderからの出力を用いたactionのクラスタリングタスクによって教師なし学習を行う.
新規性
Keypointのシーケンスのみを入力とした教師なし行動認識の手法PREDICT & CLUSTER (P&C)を提案したこと. また, encoderの能力を向上させるために, decoderに対して制約をかける手法も提案している.
結果
NW-UCLA, UWA3D, NTU-RGB+Dの３種類のデータセットで実験を行い, 深度情報なども使用している既存の教師なしの手法と比較してSoTAの精度を達成した.
その他（なぜ通ったか？等）
教師なし行動認識のタスクでSoTAの手法を提案していることが強い.
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