《使用人工神经网络进行模拟集成电路设计自动化》

本书介绍了使用深度学习（DL）和人工神经网络（ANN）对模拟集成电路（IC）的自动选型和布局。它探索了一种自动电路选型的创新方法，其中ANN从先前优化的设计解决方案中学习模式。与经典的基于优化的尺寸调整策略相反，计算智能技术用于迭代从器件尺寸到设计方程或电路仿真提供的电路性能的地图，ANN被证明能够解决模拟IC尺寸问题，作为从规格到器件尺寸的直接映射。提出了两种独立的ANN架构：仅回归模型和分类和回归模型。仅回归模型的目标是从所研究的电路中学习设计模式，使用电路的性能作为输入特征，使用器件尺寸作为目标输出。该模型可以根据单个拓扑的规格确定电路尺寸。分类和回归模型具有与先前模型相同的功能，但它也可以根据目标规格选择最合适的电路拓扑及其各自的大小。本书所提出的方法在两种模拟电路拓扑上实施和测试验证过。