Probabilistic Generative Approach for Ambiguity-Aware Parameter Extraction

Artificial neural networks (ANNs) are increasingly used for parameter extraction in semiconductor device modeling. However, in practice, a parameter ambiguity issue arises, where multiple parameter combinations produce identical drain current values (<inline-formula> <tex-math notation=&quo...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE transactions on electron devices Jg. 72; H. 10; S. 5544 - 5550
Hauptverfasser:	Zeng, Bolun, Tang, Zhenhua, Zhang, Yuanke, Li, Qingsong, Zhou, Changchun, Qiu, Liling, Chen, Yuefeng, Xiang, Zikun, Xu, Jun, Luo, Chao, Guo, Guoping
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York IEEE 01.10.2025 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Ambiguity Artificial neural network (ANN) Artificial neural networks conditional variational autoencoder (CVAE) Decoding Gaussian distribution Integrated circuit modeling Mathematical models Optimization parameter ambiguity Parameter extraction Parameters Probabilistic logic Residual neural networks Semiconductor device modeling Semiconductor devices Threshold voltage Training
ISSN:	0018-9383, 1557-9646
Online-Zugang:	Volltext
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