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using artificial neural networks von rosa joão (17 Ergebnisse)
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 67,66
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 120 pages. 9.25x6.10x0.28 inches. In Stock.
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Jan 2020, 2020
ISBN 10: 3030357422 ISBN 13: 9783030357429
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -This book addresses the automatic sizing and layout of analog integrated circuits (ICs) using deep learning (DL) and artificial neural networks (ANN). It explores an innovative approach to automatic circuit sizing where ANNs learn patterns from previously optimized design solutions. In opposition to classical optimization-based sizing strategies, where computational intelligence techniques are used to iterate over the map from devices¿ sizes to circuits¿ performances provided by design equations or circuit simulations, ANNs are shown to be capable of solving analog IC sizing as a direct map from specifications to the devices¿ sizes. Two separate ANN architectures are proposed: a Regression-only model and a Classification and Regression model. The goal of the Regression-only model is to learn design patterns from the studied circuits, using circuit¿s performances as input features and devices¿ sizes as target outputs. This model can size a circuit given its specifications for a single topology. The Classification and Regression model has the same capabilities of the previous model, but it can also select the most appropriate circuit topology and its respective sizing given the target specification. The proposed methodology was implemented and tested on two analog circuit topologies.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 120 pp. Englisch.
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2020
ISBN 10: 3030357422 ISBN 13: 9783030357429
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book addresses the automatic sizing and layout of analog integrated circuits (ICs) using deep learning (DL) and artificial neural networks (ANN). It explores an innovative approach to automatic circuit sizing where ANNs learn patterns from previously optimized design solutions. In opposition to classical optimization-based sizing strategies, where computational intelligence techniques are used to iterate over the map from devices' sizes to circuits' performances provided by design equations or circuit simulations, ANNs are shown to be capable of solving analog IC sizing as a direct map from specifications to the devices' sizes. Two separate ANN architectures are proposed: a Regression-only model and a Classification and Regression model. The goal of the Regression-only model is to learn design patterns from the studied circuits, using circuit's performances as input features and devices' sizes as target outputs. This model can size a circuit given its specifications for a single topology. The Classification and Regression model has the same capabilities of the previous model, but it can also select the most appropriate circuit topology and its respective sizing given the target specification. The proposed methodology was implemented and tested on two analog circuit topologies.
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jan 2020, 2020
ISBN 10: 3030357422 ISBN 13: 9783030357429
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book addresses the automatic sizing and layout of analog integrated circuits (ICs) using deep learning (DL) and artificial neural networks (ANN). It explores an innovative approach to automatic circuit sizing where ANNs learn patterns from previously optimized design solutions. In opposition to classical optimization-based sizing strategies, where computational intelligence techniques are used to iterate over the map from devices' sizes to circuits' performances provided by design equations or circuit simulations, ANNs are shown to be capable of solving analog IC sizing as a direct map from specifications to the devices' sizes. Two separate ANN architectures are proposed: a Regression-only model and a Classification and Regression model. The goal of the Regression-only model is to learn design patterns from the studied circuits, using circuit's performances as input features and devices' sizes as target outputs. This model can size a circuit given its specifications for a single topology. The Classification and Regression model has the same capabilities of the previous model, but it can also select the most appropriate circuit topology and its respective sizing given the target specification. The proposed methodology was implemented and tested on two analog circuit topologies. 120 pp. Englisch.
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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