論文の概要: On-Device Learning: A Neural Network Based Field-Trainable Edge AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01077v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 12:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 13:48:31.060644
• Title: On-Device Learning: A Neural Network Based Field-Trainable Edge AI
• Title（参考訳）: オンデバイス学習: ニューラルネットワークに基づくフィールドトレインブルエッジAI
• Authors: Hiroki Matsutani, Mineto Tsukada, Masaaki Kondo
• Abstract要約: この記事では、この問題を解決するために、デバイス上で学習するアプローチに基づいたニューラルネットワークを紹介します。 われわれのアプローチは、事実上のバックプロパゲーションベースのトレーニングとは全く異なるが、ローエンドのエッジデバイス向けに調整されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.239366571093244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world edge AI applications, their accuracy is often affected by various environmental factors, such as noises, location/calibration of sensors, and time-related changes. This article introduces a neural network based on-device learning approach to address this issue without going deep. Our approach is quite different from de facto backpropagation based training but tailored for low-end edge devices. This article introduces its algorithm and implementation on a wireless sensor node consisting of Raspberry Pi Pico and low-power wireless module. Experiments using vibration patterns of rotating machines demonstrate that retraining by the on-device learning significantly improves an anomaly detection accuracy at a noisy environment while saving computation and communication costs for low power.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のエッジAIアプリケーションでは、ノイズ、センサーの位置/校正、時間関連の変化など、さまざまな環境要因によってその精度が影響されることが多い。 この記事では、深入りせずにこの問題に対処するために、オンデバイス学習アプローチに基づくニューラルネットワークを紹介します。 我々のアプローチは、事実上のバックプロパゲーションベースのトレーニングとは全く異なるが、ローエンドのエッジデバイス向けに調整されている。 本稿では,raspberry pi pi picoと低消費電力無線モジュールからなる無線センサノードのアルゴリズムと実装を紹介する。 回転機械の振動パターンを用いた実験により、デバイス上での学習による再学習は、低消費電力の計算と通信コストを節約しつつ、ノイズ環境における異常検出精度を大幅に向上することを示した。

関連論文リスト

• Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes [69.73249913506042]
  ニューロモルフィックコンピューティングでは、スパイクニューラルネットワーク(SNN)が推論タスクを実行し、シーケンシャルデータを含むワークロードの大幅な効率向上を提供する。 ハードウェアとソフトウェアの最近の進歩は、スパイクニューロン間で交換された各スパイクに数ビットのペイロードを埋め込むことにより、推論精度をさらに高めることを示した。 本稿では,マルチレベルSNNを用いた無線ニューロモルフィック分割計算アーキテクチャについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T14:08:35Z)
• Deep Neural Networks Tend To Extrapolate Predictably [51.303814412294514]
  ニューラルネットワークの予測は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力に直面した場合、予測不可能で過信される傾向がある。 我々は、入力データがOODになるにつれて、ニューラルネットワークの予測が一定値に向かう傾向があることを観察する。 我々は、OOD入力の存在下でリスクに敏感な意思決定を可能にするために、私たちの洞察を実際に活用する方法を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T03:25:32Z)
• CorrectNet: Robustness Enhancement of Analog In-Memory Computing for Neural Networks by Error Suppression and Compensation [4.570841222958966]
  本稿では,ニューラルネットワークの変動と雑音下での堅牢性を高める枠組みを提案する。 ニューラルネットワークの予測精度は、変動とノイズの下で1.69%以下から回復可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T19:13:33Z)
• Deep Multi-Emitter Spectrum Occupancy Mapping that is Robust to the Number of Sensors, Noise and Threshold [32.880113150521154]
  スペクトル占有マッピングの主な目的の1つは、センサー数、占有閾値(dBm)、センサノイズ、エミッタ数、伝播環境に関する仮定に頑健なシステムを作ることである。 このようなシステムは、トレーニングやテスト中に様々なセンサーを利用できるように、アグリゲーションのプロセスを用いてニューラルネットワークで設計される可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T14:08:11Z)
• DLDNN: Deterministic Lateral Displacement Design Automation by Neural Networks [1.8365768330479992]
  本稿では、決定論的側方変位(DLD)問題に対処する高速多目的設計自動化プラットフォームについて検討する。 畳み込みニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークを用いて、様々なDLD構成の速度場と臨界径を学習した。 開発ツールは12の臨界条件でテストされ、4%未満の誤差で確実に実行された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T14:38:17Z)
• Evaluating Short-Term Forecasting of Multiple Time Series in IoT Environments [67.24598072875744]
  IoT(Internet of Things)環境は、多数のIoT対応センシングデバイスを介して監視される。 この問題を緩和するため、センサーは比較的低いサンプリング周波数で動作するように設定されることが多い。 これは、予測などの後続の意思決定を劇的に妨げる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T19:46:59Z)
• SignalNet: A Low Resolution Sinusoid Decomposition and Estimation Network [79.04274563889548]
  本稿では,正弦波数を検出するニューラルネットワークアーキテクチャであるSignalNetを提案する。 基礎となるデータ分布と比較して,ネットワークの結果を比較するための最悪の学習しきい値を導入する。 シミュレーションでは、我々のアルゴリズムは常に3ビットデータのしきい値を超えることができるが、しばしば1ビットデータのしきい値を超えることはできない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:21:20Z)
• Performance Bounds for Neural Network Estimators: Applications in Fault Detection [2.388501293246858]
  ニューラルネットワークの堅牢性を定量化し,モデルに基づく異常検知器の構築とチューニングを行った。 チューニングでは,通常動作で想定される誤報発生率の上限を具体的に提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T19:23:08Z)
• Reduced-Order Neural Network Synthesis with Robustness Guarantees [0.0]
  機械学習アルゴリズムは、デバイスがユーザのプライバシを改善し、レイテンシを低減し、エネルギー効率を高めるために、ローカルで実行するように適応されている。 この問題に対処するために、より大きなニューロンの入出力マッピングを近似する低次ニューラルネットワーク(ニューロンが少ない)を自動的に合成する手法を導入する。 この近似誤差に対する最悪の境界が得られ、このアプローチは幅広いニューラルネットワークアーキテクチャに適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T12:03:57Z)
• Multi-Tones' Phase Coding (MTPC) of Interaural Time Difference by Spiking Neural Network [68.43026108936029]
  雑音の多い実環境下での正確な音像定位のための純粋スパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく計算モデルを提案する。 このアルゴリズムを,マイクロホンアレイを用いたリアルタイムロボットシステムに実装する。 実験の結果, 平均誤差方位は13度であり, 音源定位に対する他の生物学的に妥当なニューロモルフィックアプローチの精度を上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:22:56Z)
• A Compressive Sensing Approach for Federated Learning over Massive MIMO Communication Systems [82.2513703281725]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)は、無線デバイスとのコラボレーションによって、中央サーバでグローバルモデルをトレーニングするための、プライバシ保護のアプローチである。 本稿では,大規模マルチインプット多出力通信システム上でのフェデレーション学習のための圧縮センシング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T05:56:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。