arXiv · Machine Learning Theory· Jinhao Liang, Jacob K. Christopher, Michael Frei, Tommaso Dreossi, Nando Fioretto·· 3 小时前AI 评分25
Simulator-Refined Diffusion 用于射频逆设计
Simulator-Refined Diffusion for Radio-Frequency Inverse Design
AI 导读
本文提出 Simulator-Refined Diffusion（SRD），将低 fidelity 可微分代理模型与高精度不可微分全波电磁仿真器结合到扩散采样过程中。实验表明，SRD 生成的布局 S 参数与目标规格的匹配度比当前 SOTA 提高最多 21.2%（分布内）和 19.8%（分布外）。该方法利用代理梯度指引扰动方向，再由仿真器搜索有效设计更新。
来源：arXiv · Machine Learning Theory · arxiv.org