Bis zu 50 % günstiger als neu
3 Jahre rebuy Garantie
Professionelles Refurbishment
Elektronik
Deals
Medien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air GenerationiPhone Duo Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 GenerationOnePlus 5 GenerationOnePlus 6 GenerationWeitere Modelle
SamsungAlle anzeigen
Weitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere ModelleXperia LXperia MXperia X
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
GoogleKobo
AppleAlle anzeigen
Zubehör
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
Kamera Bundles
ObjektiveAlle anzeigen
SamyangZEISS
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
CanonAlle anzeigen
FujifilmAlle anzeigen
OlympusAlle anzeigen
PanasonicAlle anzeigen
SonyAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
LGMotorolaSonyXiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Game Boy ClassicNintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
Zubehör
iPodAlle anzeigen
Zubehör

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

21 Tage Widerrufsrecht

Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation

João Rosa (Taschenbuch, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
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.
74,89 €
Taschenbuch | Neu

oder

Auf Lager Versandbereit in 3-4 Werktagen
zzgl.

Du kannst wie immer einen Kaufalarm setzen, wenn du auf das gebrauchte Buch warten möchtest.

Auf Lager Versandbereit in 3-4 Werktagen
zzgl.

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

21 Tage Widerrufsrecht

Technische Daten


Erscheinungsdatum
02.01.2020
Sprache
Englisch
EAN
9783030357429
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
Sonderedition
Nein
Autor
João Rosa
Seitenanzahl
101
Auflage
1st edition 2020
Einbandart
Taschenbuch
Schlagwörter
Analog IC sizing, Artificial Neural Networks, Analog IC Placement, Electronic Design Automation, Applied Deep Learning, Analog IC Design Automation
Thema-Inhalt
TJFC - Schaltkreise und Komponenten (Bauteile) TJF - Elektronik UYS - Digitale Signalverarbeitung (DSP) UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Auf gebrauchten Artikeln oder Originalverpackungen sichtbare Umwelt-, Nachhaltigkeits- oder Zertifizierungsangaben stammen aus der ursprünglichen Herstellerkennzeichnung. Sie stellen keine eigene aktuelle Umwelt- oder Nachhaltigkeitsaussage von rebuy dar. Maßgeblich für das Angebot sind ausschließlich die von rebuy in der Artikelbeschreibung angegebenen Produkteigenschaften.

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Birkhäuser, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!