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Sample Generation of Semiconductor Characteristics Using Interpolation and cGAN

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.171-172
  • 저자
    Donghyun Tae, Junhee Seok
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448037

원문정보

초록

영어
With the recent development of computer technology, machine learning is being applied to the semiconductor field. However, it takes a lot of time in existing simulators to make a large number of samples required for this. In this paper, samples were produced in two ways to obtain samples in a short time. The similarity between the data of the generated samples and the real data distribution was measured and compared.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. MATERIALS AND METHODS
A. Semiconductor data
B. Interpolation
C. Conditional GAN
D. KL divergence
III. RESULTS AND DISCUSSION
IV. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

sample generation semiconductor generative adversarial network deep learning

저자

  • Donghyun Tae [ School of Electrical Engineering Korea University ]
  • Junhee Seok [ School of Electrical Engineering Korea University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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