論文の概要: CktGen: Specification-Conditioned Analog Circuit Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00995v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 18:35:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 23:49:57.043786
- Title: CktGen: Specification-Conditioned Analog Circuit Generation
- Title（参考訳）: CktGen: 仕様定義アナログ回路生成
- Authors: Yuxuan Hou, Jianrong Zhang, Hua Chen, Min Zhou, Faxin Yu, Hehe Fan, Yi Yang,
- Abstract要約: 本稿では,特定の仕様に基づいてアナログ回路を直接生成するタスクを提案する。
具体的には、単純だが効果的な変分オートエンコーダ(VAE)モデルであるCktGenを提案する。
オープンサーキットベンチマーク(OCB)の総合的な実験を行い、モデル間の整合性を評価するための新しい評価指標を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.780603785886242
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic synthesis of analog circuits presents significant challenges. Existing methods usually treat the task as optimization problems, which limits their transferability and reusability for new requirements. To address this limitation, we introduce a task that directly generates analog circuits based on specified specifications, termed specification-conditioned analog circuit generation. Specifically, we propose CktGen, a simple yet effective variational autoencoder (VAE) model, that maps specifications and circuits into a joint latent space, and reconstructs the circuit from the latent. Moreover, given that a single specification can correspond to multiple distinct circuits, simply minimizing the distance between the mapped latent representations of the circuit and specification does not capture these one-to-many relationships. To address this, we integrate contrastive learning and classifier guidance to prevent model collapse. We conduct comprehensive experiments on the Open Circuit Benchmark (OCB) and introduce new evaluation metrics for cross-model consistency in the specification-to-circuit generation task. Experimental results demonstrate substantial improvements over existing state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: アナログ回路の自動合成は重要な課題である。
既存の手法は通常、タスクを最適化問題として扱い、新しい要求に対する転送可能性と再利用性を制限する。
この制限に対処するために、仕様条件付きアナログ回路生成と呼ばれる特定の仕様に基づいてアナログ回路を直接生成するタスクを導入する。
具体的には、仕様と回路を結合潜在空間にマッピングし、回路を潜在空間から再構成する、単純で効果的な変分オートエンコーダ(VAE)モデルであるCktGenを提案する。
さらに、単一の仕様が複数の異なる回路に対応できることを考えると、単に回路と仕様のマッピングされた潜在表現との距離を最小化することは、これら1対多の関係を捉えない。
これを解決するために,モデル崩壊を防止するために,コントラスト学習と分類器指導を統合した。
オープンサーキットベンチマーク(OCB)の総合的な実験を行い、仕様・回路間の整合性を評価するための新しい評価指標を導入する。
実験結果は既存の最先端手法よりも大幅に改善された。
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