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ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いたトランジスタ回路網の解析
ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いたトランジスタ回路網の解析
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カテゴリ: 部門大会
論文No: PS6-4
グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2024/08/28
タイトル(英語): Analysis of Transistor Networks using Hopfield type Neural Network
著者名: LIU HUANHUAN(湘南工科大学),水谷 光(湘南工科大学)
著者名(英語): huanhuan liu (Shonan Institute of Technology),hikaru mizutani (Shonan Institute of Technology)
キーワード: ニューラルネットワーク|トランジスタ回路網|電子回路電子回路|Neural Network|Transistor Network|Electronic Circuit
要約(日本語): 本研究では、電子工学および情報工学におけるトランジスタ回路網の解析における課題に対処するため、ホップフィールド型ニューラルネットワークを提案する。この手法は、大規模な回路の解析における計算コストを軽減し、解析の効率と精度を向上させることが期待される。研究では、トランジスタ回路の基礎理解から始め、ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いて回路の動作状態をモデル化し、エネルギー関数を定義する手法を提案する。最終的に、シミュレーションと最適化を通じて、提案手法の有効性を検証する。本研究は、従来の手法に比べて解析の効率と精度を向上させ、複雑な回路の解析に新たな可能性を提供するものである。
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