学习设计满足阈值规范的模拟电路
机器学习
2023-07-27 v1 信号处理
摘要
利用来自仿真数据的监督或强化学习自动设计模拟与射频电路，近来被研究作为人工专家设计的替代方案。让设计智能体从期望的性能度量学习到电路参数的逆函数是很直接的。然而，用户通常具有阈值性能准则，而非精确的可行性能度量目标向量。在这项工作中，我们提出了一种从仿真数据生成数据集的方法，可基于该数据集通过监督学习训练一个系统来设计满足阈值规范的电路。此外，我们进行了迄今为止最广泛的自动模拟电路设计评估，包括在比先前工作显著更多样的电路中进行实验，涵盖线性、非线性和自治电路配置，并表明我们的方法在 5% 误差范围内持续达到优于 90% 的成功率，同时将数据效率提升一个数量级以上。该系统的演示可在 circuits.streamlit.app 获取。
引用
@article{arxiv.2307.13861,
title = {Learning to Design Analog Circuits to Meet Threshold Specifications},
author = {Dmitrii Krylov and Pooya Khajeh and Junhan Ouyang and Thomas Reeves and Tongkai Liu and Hiba Ajmal and Hamidreza Aghasi and Roy Fox},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.13861},
year = {2023}
}
备注
in proceedings of ICML 23