###### Abstract
artificial neural networks; equivalent circuit; GaN; HEMT; gate recurrent units; high-power; high-temperature; machine learning technique; millimeter-wave frequency; scattering parameter measurements 2023  
12 March 2023  
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III/V semiconductor technology for an ever-growing gamut of applications is due to its extraordinary physical properties [18; 19; 20; 21; 22] (e.g., wide bandgap, large breakdown electric field, unprecedented power density, good thermal conductivity, high working temperature, high electron mobility, high electron saturation velocity, strong spontaneous and piezoelectric polarization, and a two-dimensional electron gas (2 DEG) with a high sheet carrier density). As is well known, the extraction of accurate models plays a key role in enabling the use of any advanced transistor technology at its best. Over the years, many efforts have been devoted to the extraction of a small-signal model for the GaN HEMT technology by using scattering (\(S\)-) parameter measurements since the analysis of the small-signal behavior is considered a crucial prerequisite before investigating both large-signal and noise characteristics. It should be underlined that \(S\)-parameters can be accurately and straightforwardly measured by using a vector network analyzer (VNA). The equivalent-circuit representation is often adopted [23; 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30; 31; 32; 33; 34; 35] since it can be used as the cornerstone for the development of both large-signal [36; 37; 38; 39; 40] and noise equivalent-circuit models [41; 42; 43; 44; 45]. However, as an alternative solution, small-signal behavioral models have been developed to directly mimic the \(S\)-parameter measurements without the need to determine an equivalent-circuit representation.