@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00200142, author = {藤城, 裕一郎 and 小山, 大輝 and 尼崎, 太樹 and 飯田, 全広 and 安田, 紘晃 and 伊藤, 寛人 and Yuichiro, Fujishiro and Hiroki, Oyama and Motoki, Amagasaki and Masahiro, Iida and Hiroaki, Yasuda and Hiroto, Ito}, issue = {2}, month = {Nov}, note = {GCN (Graph Convolutional Networks) はノードおよびエッジの集合で構成されるグラフにおけるディープラーニングの手法である.入力されたグラフに対するグラフ畳み込み演算によりグラフの特徴量を抽出し,グラフの分類を行うことができる.この GCN を使用した先行研究としてゲートレベルのネットリストの機能推定が行われたが,adder, subtractor,multiplier の分類で回路構造が似た adder と subtractor の判別が困難であるといった問題があった.より汎用的かつ高精度の機能推定を実現するため,本研究ではネットリストの入出力関係を保持した有向グラフを入力可能な R-GCN (Relational Graph Convolutional Networks) の使用およびデータセットの作成,学習方法の提案を行う., GCN (Graph Convolutional Networks) is one of a deep learning method for graphs composed of a set of nodes and edges. Graph features can be extracted by graph convolution on the input graph, and we can classify the functions in netlist. As prior research using GCN, functional classification of gate-level netlists was performed, but there was a problem that it was difficult to distinguish adder and subtractor with similar circuit structure in the classification of adder, subtractor, and multiplier. In order to realize more versatile and high-precision functional classification, this research proposes R-GCN (Relational Graph Convolutional Networks) based classification method that can input a directed graph, and evaluate classification rate targeted to gate level netlist.}, title = {R-GCNを用いたゲートレベルネットリスト機能分類手法}, year = {2019} }