半導體製程中增進類神經網路模型預測結果之方法

專利類型

發明

專利國別 (專利申請國家)

中華民國

專利申請案號

108116895

專利證號

I 729391

專利獲證名稱

半導體製程中增進類神經網路模型預測結果之方法

專利所屬機關 (申請機關)

國立交通大學

獲證日期

2021/06/01

技術說明

本發明提供一種半導體製程中增進類神經網路模型預測結果之方法，其先利用電腦輔助設計技術(TCAD)之物理模型將人工神經網路模型建構出一先驗神經網路模型，接著再利用貝葉斯推斷(Bayesian Inference)將先驗神經網路模型中的潛變量(如權重和偏差)進行優化，得到新的神經網路模型，由於本發明結合了物理模型和統計模型的優點，在實驗數據有限的情況下，TCAD可提供較佳的準確率，而統計方法則可解釋物理模型所無法推導出的異常反應，兩者結合後可使半導體製程的預測更加精準。 【英文】 The present invention provides a method to enhance the predicted results of neural networks in semiconductor manufacturing processes, which consists of a prior neural network model using a physical model of a technology computer aided design (TCAD), and then utilizes Bayesian Inference to optimize the latent variables (such as weights and biases) in the prior neural network model to obtain a new neural network model in the sense of maximized posterior (MAP). The present invention combines the advantages of physical models and statistical models. TCAD can provide better accuracy when experimental data is limited, while statistical methods can explain abnormal reactions that cannot be derived by physical models. The combination of TCAD and Bayesian Inference can make the prediction of semiconductor process more accurate.

備註

連絡單位 (專責單位/部門名稱)

智慧財產權中心

連絡電話

03-5738251

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