Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning

論文の概要: Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14236v1
Date: Thu, 22 Feb 2024 02:36:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-23 16:44:51.222299
Title: Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による分散フィルタリング回路の自動設計と最適化
Authors: Peng Gao, Tao Yu, Fei Wang, Ru-Yue Yuan
Abstract要約: そこで本研究では,DFCの設計を改善するために,回路をエンド・ツー・エンドで自動生成する手法を提案する。提案手法は強化学習(RL)アルゴリズムを利用して,技術者の設計経験への依存を解消する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.395289261487843
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Designing distributed filtering circuits (DFCs) is complex and time-consuming, with the circuit performance relying heavily on the expertise and experience of electronics engineers. However, manual design methods tend to have exceedingly low-efficiency. This study proposes a novel end-to-end automated method for fabricating circuits to improve the design of DFCs. The proposed method harnesses reinforcement learning (RL) algorithms, eliminating the dependence on the design experience of engineers. Thus, it significantly reduces the subjectivity and constraints associated with circuit design. The experimental findings demonstrate clear improvements in both design efficiency and quality when comparing the proposed method with traditional engineer-driven methods. In particular, the proposed method achieves superior performance when designing complex or rapidly evolving DFCs. Furthermore, compared to existing circuit automation design techniques, the proposed method demonstrates superior design efficiency, highlighting the substantial potential of RL in circuit design automation.
Abstract（参考訳）: 分散フィルタリング回路(DFC)の設計は複雑で時間を要するが、回路性能はエレクトロニクス技術者の専門知識と経験に大きく依存している。しかし、手動設計法は、非常に低効率である傾向にある。本研究では,dfcの設計を改善するために,回路製造のための新しいエンド・ツー・エンド自動化手法を提案する。提案手法は強化学習(RL)アルゴリズムを利用して,技術者の設計経験への依存を解消する。これにより、回路設計に伴う主観性と制約が大幅に低減される。実験により,提案手法と従来手法との比較において,設計効率と品質の両面で明らかに改善が認められた。特に,提案手法は複雑あるいは急速に発展するDFCの設計において,優れた性能を実現する。さらに,既存の回路設計技術と比較して設計効率が優れており,回路設計におけるRLの可能性が顕著である。

関連論文リスト

Supervised Learning for Analog and RF Circuit Design: Benchmarks and Comparative Insights [10.354863964933019]
本研究では,様々な回路タイプにわたる性能仕様から回路パラメータを設計するための教師付きMLに基づくアプローチについて検討する。その結果,低雑音増幅器などの単純な回路は,平均相対誤差を0.3%以下と極めて精度が高いことがわかった。異種回路では、トレーニングデータの増加により誤差の88%が減少し、受信側は平均相対誤差を0.23%以下とした。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-21T02:48:23Z)
PearSAN: A Machine Learning Method for Inverse Design using Pearson Correlated Surrogate Annealing [66.27103948750306]
PearSANは、大きな設計空間を持つ逆設計問題に適用可能な機械学習支援最適化アルゴリズムである。ピアソン相関代理モデルを用いて、真の設計計量のメリットの図形を予測する。最先端の最大設計効率は97%で、少なくとも以前の方法よりも桁違いに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-26T17:02:19Z)
Synergistic Development of Perovskite Memristors and Algorithms for Robust Analog Computing [53.77822620185878]
本稿では,ペロブスカイト・メムリスタの製作を同時に最適化し,ロバストなアナログDNNを開発するための相乗的手法を提案する。 BO誘導ノイズインジェクションを利用したトレーニング戦略であるBayesMultiを開発した。我々の統合されたアプローチは、より深くより広いネットワークでのアナログコンピューティングの使用を可能にし、最大100倍の改善を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-03T19:20:08Z)
Artificial-Intelligence-Based Design for Circuit Parameters of Power Converters [0.0]
本稿では,電力変換器のパラメータ設計のための人工知能設計(AI-D)手法を提案する。高精度で実装が容易な人間依存を軽減するため、シミュレーションツールとバッチ正規化ニューラルネットワーク(BN-NN)が採用されている。提案手法は, 電気自動車の48V・12Vアクセサリー負荷電源システムにおいて, 同期バックコンバータの回路パラメータ設計において検証される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-30T08:39:41Z)
Parameter Optimization of LLC-Converter with multiple operation points using Reinforcement Learning [0.0]
複数の操作点においてLLCコンバータを最適化するために強化学習アプローチを適用する。訓練されたRLエージェントはLLCコンバータシミュレーションに基づく新しい最適化問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-28T14:23:09Z)
RobustAnalog: Fast Variation-Aware Analog Circuit Design Via Multi-task RL [19.71047877921737]
本稿では、最適化プロセスにおける変動情報を含む堅牢な回路設計フレームワークであるRobust Analogを紹介する。 Robust Analogは、必要な最適化時間を14～30倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-13T04:06:32Z)
Domain Knowledge-Infused Deep Learning for Automated Analog/Radio-Frequency Circuit Parameter Optimization [6.599793419469274]
本稿では,アナログ回路パラメータの最適化を自動化する強化学習手法を提案する。これはアナログ回路設計のドメイン知識に依存する人間の専門家にインスパイアされている。模範回路の実験結果から, 既存の最適性能手法の人間レベルの設計精度 (99%) 1.5倍の効率を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-27T13:58:51Z)
Ranking Cost: Building An Efficient and Scalable Circuit Routing Planner with Evolution-Based Optimization [49.207538634692916]
そこで我々は、効率よくトレーニング可能なルータを形成するための新しい回路ルーティングアルゴリズム、Randing Costを提案する。提案手法では,A*ルータが適切な経路を見つけるのに役立つコストマップと呼ばれる新しい変数群を導入する。我々のアルゴリズムはエンドツーエンドで訓練されており、人工データや人間の実演は一切使用しない。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-08T07:22:45Z)
Machine Learning Framework for Quantum Sampling of Highly-Constrained, Continuous Optimization Problems [101.18253437732933]
本研究では,連続空間の逆設計問題を,制約のないバイナリ最適化問題にマッピングする,汎用的な機械学習ベースのフレームワークを開発する。本研究では, 熱発光トポロジを熱光応用に最適化し, (ii) 高効率ビームステアリングのための拡散メタグレーティングを行うことにより, 2つの逆設計問題に対するフレームワークの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-06T02:22:23Z)
Speeding up Computational Morphogenesis with Online Neural Synthetic Gradients [51.42959998304931]
現代科学および工学の適用の広い範囲は制約として部分的な微分方程式(PDEs)のシステムとの最適化問題として定式化されます。これらのPDE制約最適化問題は通常、標準のDisretize-then-optimizeアプローチで解決される。オンラインニューラル合成勾配(ONSG)を用いたPDE制約最適化の高速化のための新しい2スケール最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-25T22:43:51Z)
Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)

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。