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J-GLOBAL ID：202002284801324529   整理番号：20A0834396

高周波電子回路モデリングのための知識ベース神経モデル【JST・京大機械翻訳】

Knowledge-based Neural Models for Modelling High-Frequency Electronics Circuits

著者 (6件)： Zhang Qijun (China Communication Microelectronics Technology Co Ltd,Shenzhen,China) ,  Na Weicong (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology,Beijing,China) ,  Li Ming (China Communication Microelectronics Technology Co Ltd,Shenzhen,China) ,  Lan Yonghai (China Communication Microelectronics Technology Co Ltd,Shenzhen,China) ,  Ding Qing (China Communication Microelectronics Technology Co Ltd,Shenzhen,China) ,  Wu Guangsheng (China Communication Microelectronics Technology Co Ltd,Shenzhen,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSAI  ページ： 1589-1593  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワークは,音声認識,画像処理など多くの分野で大きな成功を遂げた情報処理システムである。本論文では,学習を通して高周波電子回路の複雑な挙動を学習するためのニューラルネットワークアプローチについて述べた。電磁シミュレーションにより,高周波電子挙動の情報と構造パラメータとの関係を埋め込む訓練データを得た。半解析方程式と等価回路の形式における電子挙動の事前知識を組み込むことにより,ニューラルネットワークを訓練するためのデータ生成費用の問題に取り組んだ。知識ベースのニューラルネットワークモデルは,ニューラルネットワークの精度を保持しながら,より少ないデータで訓練され,訓練領域の外側でさえ使用される電子的挙動の良好な傾向を示すことができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音声認識 ,  *知識ベース ,  *電子回路 ,  等価回路 ,  構造パラメータ ,  情報システム ,  ニューラルネットワーク ,  *HF【周波数】 ,  画像処理 ,  *神経回路網モデル
準シソーラス用語： 事前知識 ,  訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高周波 ,  電子回路 ,  モデリング ,  知識 ,  神経モデル