Comprehensive Investigation and Comparative Analysis of Machine Learning-Based Small-Signal Modelling Techniques for GaN HEMTs
Notice bibliographique
Résumé
A number of machine learning (ML) algorithm based small signal modeling of Gallium Nitride (GaN) High Electron Mobility Transistors (HEMTs) have been reported in literature. However, these techniques rarely provide any inkling about their suitability in modeling GaN HEMTs under varied operating conditions. In this context, this paper thoroughly investigates various ML based techniques and identifies their suitability for specific application scenarios. At first, an array of commonly employed modeling techniques based around Artificial Neural Network, RANdom SAmple Consensus, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression, Decision Tree, and Genetic algorithm assisted Artificial Neural Network are used for development of modeling framework to exploit the bias, frequency and geometry dependence on S-parameter based outputs. Subsequently, the ensemble techniques namely Bootstrap aggregating, Random Forests, Extremely Randomized Trees, AdaBoost, Gradient Tree Boosting, Histogram-based Gradient Boosting, and Extreme Gradient Boosting are also explored to understand the capability of these algorithms in the development of GaN HEMT small signal models. Thereafter, an exhaustive analysis of bias and variance is carried out to figure out the most appropriate algorithms for specific applications. The discrepancies during model development are removed by tuning the hyperparameters of the respective models using Random search optimization with 5-fold cross validation technique. Post tuning, the models are evaluated in terms of generalization capability, Advanced Design System compatibility, computational efficiency, training and simulation time, models’ capacity and parameters’tuning time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».