論文の概要: Analog Circuit Design with Dyna-Style Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07665v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 00:19:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:41:52.591338
• Title: Analog Circuit Design with Dyna-Style Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: dyna型強化学習によるアナログ回路設計
• Authors: Wook Lee, Frans A. Oliehoek
• Abstract要約: 本稿では,アナログ回路設計における学習に基づくアプローチを提案する。 まず、ニューラルネットワークによって近似された性能の代理モデル(英語版)を学習し、必要なシミュレーション数の削減を図る。 第2に、制約を満たす多様なソリューション空間を探索するためにポリシージェネレータを使用し、その結果、ポリシーをトレーニングするために20,000の回路シミュレーションで適用されたモデルフリー手法と比較して、DynaOptは、わずか500のシミュレーションでスクラッチから学習することで、さらに優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.232323973906773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a learning based approach to analog circuit design, where the goal is to optimize circuit performance subject to certain design constraints. One of the aspects that makes this problem challenging to optimize, is that measuring the performance of candidate configurations with simulation can be computationally expensive, particularly in the post-layout design. Additionally, the large number of design constraints and the interaction between the relevant quantities makes the problem complex. Therefore, to better facilitate supporting the human designers, it is desirable to gain knowledge about the whole space of feasible solutions. In order to tackle these challenges, we take inspiration from model-based reinforcement learning and propose a method with two key properties. First, it learns a reward model, i.e., surrogate model of the performance approximated by neural networks, to reduce the required number of simulation. Second, it uses a stochastic policy generator to explore the diverse solution space satisfying constraints. Together we combine these in a Dyna-style optimization framework, which we call DynaOpt, and empirically evaluate the performance on a circuit benchmark of a two-stage operational amplifier. The results show that, compared to the model-free method applied with 20,000 circuit simulations to train the policy, DynaOpt achieves even much better performance by learning from scratch with only 500 simulations.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,特定の設計制約を考慮した回路性能の最適化を目標とし,アナログ回路設計の学習ベースアプローチを提案する。 この問題を最適化するのが難しくする側面の1つは、特にレイアウト後の設計において、シミュレーションによる候補構成のパフォーマンスを測定するのに計算コストがかかることである。 さらに、多数の設計制約と関連する量間の相互作用が問題を複雑にしている。 したがって、人間設計者を支援するため、実現可能なソリューションの全体について知識を得ることが望ましい。 これらの課題に取り組むために,モデルに基づく強化学習から着想を得て,二つの重要な特性を持つ手法を提案する。 まず、ニューラルネットワークによって近似された性能の代理モデルである報酬モデルを学び、必要なシミュレーション数を削減します。 第二に、制約を満たす多様な解空間を探索するために確率的政策生成器を使う。 それらをDynaOptと呼ぶDynaスタイルの最適化フレームワークに組み合わせて、2段動作増幅器の回路ベンチマークの性能を実証的に評価する。 その結果,DynaOptは,2万の回路シミュレーションを適用したモデルフリー法と比較して,500のシミュレーションでゼロから学習することで,さらに優れた性能が得られることがわかった。

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