論文の概要: High-Dimensional Yield Estimation using Shrinkage Deep Features and Maximization of Integral Entropy Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02100v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 08:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:28:50.014411
• Title: High-Dimensional Yield Estimation using Shrinkage Deep Features and Maximization of Integral Entropy Reduction
• Title（参考訳）: 収縮深度特徴を用いた高次元収率推定と積分エントロピーの最大化
• Authors: Shuo Yin, Guohao Dai, Wei W. Xing
• Abstract要約: 非線形カーネル関連ディープカーネルにおいて,プロセスの変動パラメータを自動的に識別する絶対的深層学習ASDKを提案する。 カラム回路の実験は、SOTA法よりも最大10.3倍の高速化で精度と効率の点で、最先端(SOTA)アプローチよりもASDKの方が優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8522010776600341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the fast advances in high-sigma yield analysis with the help of machine learning techniques in the past decade, one of the main challenges, the curse of dimensionality, which is inevitable when dealing with modern large-scale circuits, remains unsolved. To resolve this challenge, we propose an absolute shrinkage deep kernel learning, ASDK, which automatically identifies the dominant process variation parameters in a nonlinear-correlated deep kernel and acts as a surrogate model to emulate the expensive SPICE simulation. To further improve the yield estimation efficiency, we propose a novel maximization of approximated entropy reduction for an efficient model update, which is also enhanced with parallel batch sampling for parallel computing, making it ready for practical deployment. Experiments on SRAM column circuits demonstrate the superiority of ASDK over the state-of-the-art (SOTA) approaches in terms of accuracy and efficiency with up to 10.3x speedup over SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間の機械学習技術による高シグマ収率解析の急速な進歩にもかかわらず、主要な課題の1つは、現代の大規模回路を扱う際に避けられない次元の呪いである。 この課題を解決するために,非線形相関深部カーネルにおける支配的プロセス変動パラメータを自動的に同定し,高価なSPICEシミュレーションをエミュレートするための代理モデルとして機能する絶対縮小深部カーネル学習ASDKを提案する。 さらに収率推定効率を向上させるために,並列計算のための並列バッチサンプリングによって拡張された効率的なモデル更新のための近似エントロピー削減の新たな最大化を提案する。 SRAMカラム回路の実験では、SOTA法よりも最大10.3倍の精度と効率で、最先端(SOTA)アプローチよりもASDKの方が優れていることを示した。

関連論文リスト

• Adaptive Anomaly Detection in Network Flows with Low-Rank Tensor Decompositions and Deep Unrolling [9.20186865054847]
  異常検出(AD)は、将来の通信システムのレジリエンスを確保するための重要な要素として、ますます認識されている。 この研究は、不完全測定を用いたネットワークフローにおけるADについて考察する。 本稿では,正規化モデル適合性に基づくブロック帰属凸近似アルゴリズムを提案する。 ベイズ的アプローチに触発されて、我々はモデルアーキテクチャを拡張し、フローごとのオンライン適応とステップごとの統計処理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T19:59:57Z)
• Sine Activated Low-Rank Matrices for Parameter Efficient Learning [25.12262017296922]
  低ランク分解過程に正弦波関数を統合する新しい理論枠組みを提案する。 我々の手法は、視覚変換器(ViT)、Large Language Models(LLM)、NeRF(Neural Radiance Fields)において、既存の低ランクモデルの強化を証明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T08:58:20Z)
• Seeking the Yield Barrier: High-Dimensional SRAM Evaluation Through Optimal Manifold [3.258560324501261]
  最適マニフォールド重要サンプリング(OPTIMIS)と呼ばれる新しい収量推定法を開発した。 OPTIMISは、高次元評価におけるSOTA法よりも3.5倍の効率と3倍の精度で、ロバスト性と整合性を備えた最先端性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T19:21:39Z)
• An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
  本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。 新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。 導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
• End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
  本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。 我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z)
• Conditional Denoising Diffusion for Sequential Recommendation [62.127862728308045]
  GAN(Generative Adversarial Networks)とVAE(VAE)の2つの顕著な生成モデル GANは不安定な最適化に苦しむ一方、VAEは後続の崩壊と過度に平らな世代である。 本稿では,シーケンスエンコーダ,クロスアテンティブデノナイジングデコーダ,ステップワイズディフューザを含む条件付きデノナイジング拡散モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T15:32:59Z)
• Deep Equilibrium Optical Flow Estimation [80.80992684796566]
  最近のSOTA(State-of-the-art)光フローモデルでは、従来のアルゴリズムをエミュレートするために有限ステップの更新操作を使用する。 これらのRNNは大きな計算とメモリオーバーヘッドを課し、そのような安定した推定をモデル化するために直接訓練されていない。 暗黙的層の無限レベル固定点として直接流れを解く手法として,Deep equilibrium Flow estimatorを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T17:53:44Z)
• Generalised Latent Assimilation in Heterogeneous Reduced Spaces with Machine Learning Surrogate Models [10.410970649045943]
  我々は,低次サロゲートモデルと新しいデータ同化手法を組み合わせたシステムを開発した。 一般化された潜在同化は、低次モデリングによって提供される効率とデータ同化の精度の両方の恩恵を受けることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T15:13:12Z)
• Fast Distributionally Robust Learning with Variance Reduced Min-Max Optimization [85.84019017587477]
  分散的ロバストな教師付き学習は、現実世界のアプリケーションのための信頼性の高い機械学習システムを構築するための重要なパラダイムとして登場している。 Wasserstein DRSLを解くための既存のアルゴリズムは、複雑なサブプロブレムを解くか、勾配を利用するのに失敗する。 我々はmin-max最適化のレンズを通してwaserstein drslを再検討し、スケーラブルで効率的に実装可能な超勾配アルゴリズムを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-27T16:56:09Z)
• Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.61259487233214]
  我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。 本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T08:22:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。