@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219002,
 author = {塚田, 峰登 and 近藤, 正章 and 松谷, 宏紀 and Mineto, Tsukada and Masaaki, Kondo and Hiroki, Matsutani},
 issue = {13},
 month = {Jul},
 note = {実世界のデータは周囲の様々な環境的要因に影響される．センサ周囲のノイズ，センサの位置，キャリブレーションの影響やそれらの時間変化などが含まれる．近年，これらに対処するための技術の一つとして「オンデバイス学習」と呼ばれる手法が提案されており，デバイス上で小さなニューラルネットワークを逐次的に訓練することで，データの変化に追従できる．本稿では，オンデバイス学習を用いた異常検知のための無線センサノードを提案する．実際の回転機器の振動データを用いた異常検知タスクにおいて，推論のみの従来手法と比較して，短い実行時間かつ小さな消費電力量で，ノイズが発生する環境下で高い異常検知精度を保つことを示す．},
 title = {無線センサノードを対象としたオンデバイス学習の異常検知への応用},
 year = {2022}
}