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AI能學會設計集成電路，靠的是一個“基于聚類和異步的優勢行動者評論家算法模型”。文章介紹道，該模型包含兩部分——聚類算法和強化學習神經網絡模型。其中，聚類算法用來對網格化的集成電路的設計動作進行劃分，即將集成電路的多個設計動作聚成幾個典型的動作類，類似于經驗豐富的集成電路模型設計師對模型的參數化設置；強化學習模型則基于聚類算法劃分的典型動作簇作為策略網絡輸出的動作類別，預測當前集成電路模型的設計動作，然后再由價值網絡評估該設計動作的好壞，以找出最優策略，從而達到自動設計微波集成電路的技術功效。 “我們設計了一個稱為關系歸納神經網絡的架構，它可以快速有效地學習集成電路內部數據之間的規律，從而達到設計任意復雜集成電路的目的。”研究人員表示，在其方案中，集成電路形狀被定義為一組參數化網格，當每個網格發生變化時，由標準的CAE軟件包計算出結果，然后使用聚類算法對這些結果的變化進行分類，最后交由強化學習神經網絡進行決策。
基于關系歸納神經網絡的微波集成電路模型設計框架如圖1所示，其包含兩部分：聚類算法（圖1b）和強化學習神經網絡模型（圖1d）。在本框架中，聚類算法用來對網格化的集成電路的設計動作進行劃分，即對集成電路的多個設計動作聚成幾個典型的動作類，類似于經驗豐富的集成電路模型設計師對模型的參數化設置；強化學習模型（采用A3C算法）基于聚類算法劃分的典型動作簇作為策略網絡輸出的動作類別，預測當前集成電路模型的設計動作，然后再由價值網絡評估該設計動作的好壞，以找出最優策略，從而達到自動設計微波集成電路的技術功效。
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