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Analog IC Placement Generation via Neural Networks from Unlab... - 9783030500603

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Ultimo aggiornamento: 30 mag 2024 11:18:42 CESTVedi tutte le revisioniVedi tutte le revisioni

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Book Title: Analog IC Placement Generation via Neural Networks from Unlabe...

ISBN: 9783030500603

Publication Year: 2020

Type: Textbook

Format: Paperback

Language: English

Publication Name: Analog Ic Placement Generation Via Neural Networks from Unlabeled Data

Item Height: 235mm

Author: Nuno Horta, Nuno Lourenco, Ricardo Martins, Antonio Gusmao

Publisher: Springer Nature Switzerland A&G

Item Width: 155mm

Subject: Computer Science

Item Weight: 174g

Number of Pages: 87 Pages

Informazioni su questo prodotto

Product Information

In this book, innovative research using artificial neural networks (ANNs) is conducted to automate the placement task in analog integrated circuit layout design, by creating a generalized model that can generate valid layouts at push-button speed. Further, it exploits ANNs' generalization and push-button speed prediction (once fully trained) capabilities, and details the optimal description of the input/output data relation. The description developed here is chiefly reflected in two of the system's characteristics: the shape of the input data and the minimized loss function. In order to address the latter, abstract and segmented descriptions of both the input data and the objective behavior are developed, which allow the model to identify, in newer scenarios, sub-blocks which can be found in the input data. This approach yields device-level descriptions of the input topology that, for each device, focus on describing its relation to every other device in the topology. By means of these descriptions, an unfamiliar overall topology can be broken down into devices that are subject to the same constraints as a device in one of the training topologies. In the experimental results chapter, the trained ANNs are used to produce a variety of valid placement solutions even beyond the scope of the training/validation sets, demonstrating the model's effectiveness in terms of identifying common components between newer topologies and reutilizing the acquired knowledge. Lastly, the methodology used can readily adapt to the given problem's context (high label production cost), resulting in an efficient, inexpensive and fast model.

Product Identifiers

Publisher

Springer Nature Switzerland A&G

ISBN-13

9783030500603

eBay Product ID (ePID)

13046665939

Product Key Features

Author

Nuno Horta, Nuno Lourenco, Ricardo Martins, Antonio Gusmao

Publication Name

Analog Ic Placement Generation Via Neural Networks from Unlabeled Data

Format

Paperback

Language

English

Subject

Computer Science

Publication Year

2020

Type

Textbook

Number of Pages

87 Pages

Dimensions

Item Height

235mm

Item Width

155mm

Item Weight

174g

Additional Product Features

Title_Author

Antonio Gusmao, Ricardo Martins, Nuno Lourenco, Nuno Horta

Series Title

Springerbriefs in Applied Sciences and Technology

Country/Region of Manufacture

Switzerland

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