A machine-learning model may be created to perform integrated circuit
layout extraction. Using such a machine-learning system has two main
phases: model creation and model application. The model creation phase
comprises creating one or more extraction models using machine-learning
techniques. The machine learning is performed by first creating training
data sets composed of the identified parameters from typical examples of
the smaller extraction problem and the answers to those example extraction
problems as solved using a highly accurate physics-based field solver.
Next, the system performs machine learning using Bayesian inference in
order to train the neural network models. The Bayesian inference may be
implemented with normal Monte Carlo techniques, Hybrid Monte Carlo
techniques, or other Bayesian learning techniques. After the creation of a
set of models for each of the smaller simpler extraction problems, the
machine-learning based models may be used for extraction.
Un modelo ma'quina-que aprende se puede crear para realizar la extracción de la disposición de circuito integrado. Usar un sistema tanque aprende tiene dos fases principales: uso modelo de la creación y del modelo. La fase modelo de la creación abarca crear unos o más modelos de la extracción usando técnicas ma'quina-que aprenden. El aprender de máquina es realizado por los primeros modems del entrenamiento que crean integrados por los parámetros identificados de ejemplos típicos del problema más pequeño de la extracción y de las respuestas a esos problemas de la extracción del ejemplo según lo solucionado usando a un solver fi'sica-basado altamente exacto del campo. Después, el sistema realiza aprender de máquina usando inferencia bayesian para entrenar a los modelos de la red de los nervios. La inferencia bayesian se puede poner en ejecucio'n con las técnicas normales de Monte Carlo, las técnicas híbridas de Monte Carlo, u otras técnicas que aprenden bayesian. Después de que la creación de un sistema de los modelos para cada uno de los problemas más simples más pequeños de la extracción, los modelos basados ma'quina-que aprenden se pueda utilizar para la extracción.
