Gepulste neuronale Netze (SNN) gelten als die dritte Generation neuronaler Netze. (Bild: BrainChip Holdings Ltd.)
Innovative Trainingsmethoden
SNNs sind von Grund auf Feed-Forward-Datenflüsse für das Training und Inferencing. Das Akida-Neuronenmodell deckt innovative Trainingsmethoden für das überwachte und unbeaufsichtigte Training ab. Im überwachten Modus trainieren sich die ersten Ebenen des Netzwerks selbstständig, während in den letzten vollständig vernetzten Ebenen Label angewendet werden können. Damit dienen diese Netzwerke als Klassifizierungsnetzwerke. Der NSoC ist so konzipiert, dass er in der Akida-Entwicklungsumgebung ein Off-Chip-Training ermöglicht – oder ein On-Chip-Training. Eine integrierte CPU steuert die Konfiguration der Akida-Neuronen-Fabric sowie die Off-Chip-Kommunikation von Metadaten. Die Entwicklungsumgebung ist ab sofort für Early-Access-Kunden erhältlich, die mit dem Erstellen, Training und Testen von Akida-NSoC-basierter SNNs beginnen wollen. Der Akida NSoC wird voraussichtlich im dritten Quartal 2019 als Muster zur Verfügung stehen.
