9783030357429 - using artificial neural networks for analog integrated circuit design automation (springerbriefs in applied sciences and technology) de rosa, joão p. s.; guerra, daniel j. d.; horta, nuno c. g.; martins, ricardo m. f.; lourenço, nuno c. c. (15 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Libro 76 de 104 - SpringerBriefs in Continuum Mechanics
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Rosa, João P. S.; Guerra, Daniel J. D.; Horta, Nuno C. G.; Martins, Ricardo M. F.; Lourenço, Nuno C. C.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Libro 76 de 104 - SpringerBriefs in Continuum Mechanics
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Rosa, João P. S.; Guerra, Daniel J. D.; Horta, Nuno C. G.; Martins, Ricardo M. F.; Lourenço, Nuno C. C.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Libro 76 de 104 - SpringerBriefs in Continuum Mechanics
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Editorial: Springer 2020-02-29, 2020
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Rosa, João P. S.; Guerra, Daniel J. D.; Horta, Nuno C. G.; Martins, Ricardo M. F.; Lourenço, Nuno C. C.
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Libro 76 de 104 - SpringerBriefs in Continuum Mechanics
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer Verlag, 2020
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation | João P. S. Rosa (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology | xviii | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030357429 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenst…r. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Birkhäuser, 2020
Serie: Libro 76 de 104 - SpringerBriefs in Continuum Mechanics
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book addresses the automatic sizing and layout of analog integrated circuits (ICs) using deep learning (DL) and artificial neural networks (ANN). It explores an innovative approach to automatic circuit sizing where ANNs learn patterns from pre…viously optimized design solutions. In opposition to classical optimization-based sizing strategies, where computational intelligence techniques are used to iterate over the map from devices' sizes to circuits' performances provided by design equations or circuit simulations, ANNs are shown to be capable of solving analog IC sizing as a direct map from specifications to the devices' sizes. Two separate ANN architectures are proposed: a Regression-only model and a Classification and Regression model. The goal of the Regression-only model is to learn design patterns from the studied circuits, using circuit's performances as input features and devices' sizes as target outputs. This model can size a circuit given its specifications for a single topology. The Classification and Regression model has the same capabilities of the previous model, but it can also select the most appropriate circuit topology and its respective sizing given the target specification. The proposed methodology was implemented and tested on two analog circuit topologies.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jan 2020, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book addresses the automatic sizing and layout of analog integrated circuits (ICs) using deep learning (DL) and artificial neural networks (ANN). It explores an innovative approach to automatic circuit sizing where ANNs learn p…atterns from previously optimized design solutions. In opposition to classical optimization-based sizing strategies, where computational intelligence techniques are used to iterate over the map from devices' sizes to circuits' performances provided by design equations or circuit simulations, ANNs are shown to be capable of solving analog IC sizing as a direct map from specifications to the devices' sizes. Two separate ANN architectures are proposed: a Regression-only model and a Classification and Regression model. The goal of the Regression-only model is to learn design patterns from the studied circuits, using circuit's performances as input features and devices' sizes as target outputs. This model can size a circuit given its specifications for a single topology. The Classification and Regression model has the same capabilities of the previous model, but it can also select the most appropriate circuit topology and its respective sizing given the target specification. The proposed methodology was implemented and tested on two analog circuit topologies. 120 pp. Englisch.
Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Rosa, João P. S.; Guerra, Daniel J. D.; Horta, Nuno C. G.; Martins, Ricardo M. F.; Lourenço, Nuno C. C.
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Editorial: Springer, 2020
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Rosa, João P. S.; Guerra, Daniel J. D.; Horta, Nuno C. G.; Martins, Ricardo M. F.; Lourenço, Nuno C. C.
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Editorial: Springer, Springer Jan 2020, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book addresses the automatic sizing and layout of analog integrated circuits (ICs) using deep learning (DL) and artificial neural networks (ANN). It explores an innovative approach to automatic circuit sizing where ANNs learn patte…rns from previously optimized design solutions. In opposition to classical optimization-based sizing strategies, where computational intelligence techniques are used to iterate over the map from devices' sizes to circuits' performances provided by design equations or circuit simulations, ANNs are shown to be capable of solving analog IC sizing as a direct map from specifications to the devices' sizes. Two separate ANN architectures are proposed: a Regression-only model and a Classification and Regression model. The goal of the Regression-only model is to learn design patterns from the studied circuits, using circuit's performances as input features and devices' sizes as target outputs. This model can size a circuit given its specifications for a single topology. The Classification and Regression model has the same capabilities of the previous model, but it can also select the most appropriate circuit topology and its respective sizing given the target specification. The proposed methodology was implemented and tested on two analog circuit topologies.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 120 pp. Englisch.
