-
公开(公告)号:CN112418431A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202010842150.2
申请日:2020-08-20
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于包括机器学习模型和基于规则的模型的混合模型的方法,包括通过向基于规则的模型提供第一输入从基于规则的模型中获得第一输出,以及通过将第一输入、第二输入和获得的第一输出提供给机器学习模型从机器学习模型中获得第二输出。所述方法还包括基于获得的第二输出的误差来训练机器学习模型。
-
公开(公告)号:CN117436232A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202310820669.4
申请日:2023-07-05
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F30/20 , G06F18/214 , G06F18/27
Abstract: 一种用于半导体设计工艺中的仿真的神经网络的建模方法被提供。在神经网络的建模方法中,第一回归模型基于第一样本数据和第一仿真结果数据而被训练。第一回归模型用于根据第一样本数据预测第一仿真结果数据。第一样本数据表示半导体装置的制造工艺的条件和半导体装置的特性中的至少一个。第一仿真结果数据通过对第一样本数据执行仿真而被获得。响应于第一回归模型的一致性低于目标一致性,第一回归模型基于与第一样本数据不同的第二样本数据而被重新训练。第二样本数据与第一回归模型的一致性降低因素相关联,第一回归模型的一致性降低因素是第一回归模型的预测失败的原由。
-
公开(公告)号:CN110619922B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN201910444511.5
申请日:2019-05-27
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G11C29/56 , G11C29/54 , G06F30/27 , G11C13/00 , G06F18/241
Abstract: 提供了一种半导体故障分析装置及其故障分析方法。所述故障分析方法包括:接收所测量到的对应于半导体器件的测量数据;基于所述测量数据和参考数据生成双采样数据;对所述双采样数据执行故障分析操作;基于所述故障分析操作的结果对所述半导体器件的故障类型进行分类;以及输出关于所述故障类型的信息。
-
公开(公告)号:CN116467996A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310097735.X
申请日:2023-01-19
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F30/392 , G06F115/12
Abstract: 一种模拟由半导体工艺制造的集成电路的布局的方法,包括:从定义布局的布局数据中提取多个图案布局;通过放大多个图案布局和从半导体工艺提供的至少一个参数来生成训练数据;通过对训练数据进行采样生成样本数据;从样本数据生成包括三维阵列的特征数据;将样本数据和特征数据分别提供给模拟器和机器学习模型;以及基于机器学习模型的输出和模拟器的输出训练机器学习模型。
-
公开(公告)号:CN110619922A
公开(公告)日:2019-12-27
申请号:CN201910444511.5
申请日:2019-05-27
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种半导体故障分析装置及其故障分析方法。所述故障分析方法包括:接收所测量到的对应于半导体器件的测量数据;基于所述测量数据和参考数据生成双采样数据;对所述双采样数据执行故障分析操作;基于所述故障分析操作的结果对所述半导体器件的故障类型进行分类;以及输出关于所述故障类型的信息。
-
-
-
-