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La amplia disponibilidad de software de código abierto de alta calidad para la optimización del modelo de comportamiento motiva la investigación de un enfoque de comportamiento para el modelado de circuitos antiguos. Una formulación en tiempo continuo de una red neuronal recurrente (RNN) es compatible con la simulación de circuitos transitorios, y este trabajo evalúa la aplicabilidad de RNN al modelado de circuitos antiguos. Para cualquier entrada razonable, se debe requerir que el modelo produzca una respuesta de salida que sea físicamente plausible. Los enfoques para imponer restricciones físicas a los modelos de caja negra se describen brevemente.
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E. Rosenbaum, J. Xiong, A. Yang, Z. Chen y M. Raginsky, "Machine Learning for Circuit Aging Simulation", 2020 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM) , 2020, págs. 39.1.1-39.1.4 , doi: 10.1109 / IEDM13553.2020.9371931.