ニューラルネットワークによるマルチラベル分類を用いた素子・配線レベルでの自動回路合成・設計システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT23017

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2023/03/20

タイトル(英語): Automatic circuit synthesis and design system at element and wiring level using multi-label classification with neural network

著者名: 酒向 諒(群馬大学),増渕 剛(群馬大学),髙井 伸和(京都工芸繊維大学)

著者名(英語): Ryo Sako(Gunma University),Tsuyoshi Masubuchi(Gunma University),Nobukazu Takai(Kyoto Institute of Technology)

キーワード: アナログ回路|自動合成|ニューラルネットワーク|マルチラベル分類|analog circuit|automatic synthesis|neural network|multi-label classification

要約(日本語): 近年，半導体プロセスの微細化により多種多様な機能を集約したアナログ・デジタル混載LSIが多く製造されている。しかし，開発時にアナログ回路設計がディジタル回路設計と比較し長期化しやすいことが問題となっている。そこで本稿では，アナログ回路の自動設計にニューラルネットワークを用いた分類手法の一つであるマルチラベル分類を応用し素子レベルで回路合成を行う手法に新たに配線情報を付加した結果を報告する。

要約(英語): In this paper, we report the results of adding new wiring information to a method that performs circuit synthesis at the element level by applying multi-label classification, one of the classification methods using neural networks, to the automatic synthesis of analog circuits.

本誌: 2023年3月23日-2023年3月24日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 11-15 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,268 Kバイト