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...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on electron devices Ročník 72; číslo 10; s. 5544 - 5550
Hlavní autoři:	Zeng, Bolun, Tang, Zhenhua, Zhang, Yuanke, Li, Qingsong, Zhou, Changchun, Qiu, Liling, Chen, Yuefeng, Xiang, Zikun, Xu, Jun, Luo, Chao, Guo, Guoping
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.10.2025 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	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
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!