Advanced Autoencoder Transfer Function Parameter Extraction Technique for Neuro-TF Parametric Modeling of Microwave Components
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Notice bibliographique
Résumé
Recently, neuro-transfer function (neuro-TF) has become a recognized method for electromagnetic (EM) parametric modeling. The existing neuro-TF methods use the vector fitting technique to perform transfer function (TF) parameter extraction, commonly encountering nonsmoothness and discontinuity issues for the extracted TF parameters with respect to geometrical parameters. This letter proposes an advanced autoencoder TF parameter extraction technique for neuro-TF parametric modeling of microwave components. In the proposed technique, the autoencoder is introduced to extract a set of TF parameters as TF parameters from the <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$S$</tex-math> </inline-formula> -parameters with the encoder part and generate a decoder function as the TF in the original neuro-TF model. The TF parameters extracted using the proposed technique behave much smoother than the TF parameters extracted using traditional vector fitting. Meanwhile, the proposed technique avoids the discontinuity problem caused by vector fitting in the standard neuro-TF method. Parametric modeling using the smooth TF parameters can thus have higher accuracy than modeling with nonsmooth TF parameters. The proposed technique is demonstrated by two examples of EM parametric modeling of microwave components.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle