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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 126 - 132 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2025.62.3.126
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이 논문에서는 딥러닝과 강화학습을 결합한 Deep Q-Network (DQN) 알고리즘 기반의 Success Memory와 Regeneration-set Training Deep Q-Network (SMART-DQN)을 제안한다. 이 알고리즘은 회로의 목표 사양을 효율적으로 최적화하도록 설계되었으며, 2 단 연산 증폭기(two-stage operational amplifier)에 적용되었다. SMART-DQN은 success memory와 regeneration-set training을 활용하여 기존 최적화 연구들이 어려움을 겪는 복잡한 설계 공간에서도 수렴성과 정밀도 및 최적화 속도를 크게 향상시키고 우수한 성능을 도출하였다. 이 알고리즘을 적용함으로써 아날로그 회로 설계 속도를 크게 가속할 수 있으며, 높은 성능을 유지하면서도 더 효율적인 최적화가 가능하다. 또한, 가상 데이터 세트를 생성하여 병렬 시뮬레이션을 가능하게 함으로써 최적화 과정을 더욱 가속한다. 이는 SMART-DQN이 아날로그 회로 설계의 최적화 과정을 향상시키는 데 효과적임을 강조한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
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