BrainChip Akida

新型神经形态架构增强了边缘设备的皮肤病变分类能力

研究人员开发了QANA，一种新颖的量化感知神经形态架构，专为资源受限设备上的皮肤病变分类而设计。该架构通过约束中间激活并用与脉冲兼容的变换替换转换脆弱的组件，从而改进了从CNN到SNN的转换过程。QANA在HAM10000数据集上表现出色，达到了91.6%的Top-1准确率和91.0%的宏F1分数，并且在部署到BrainChip Akida神经形态处理器上时，在准确率、延迟和能耗方面也显示出显著的改进。