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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2020
  4. 2020-SLDM-192

R-GCNを用いた算術演算回路の機能推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207688
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207688
309637b0-161f-4cec-8c75-cdb28ac1b669
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM20192012.pdf IPSJ-SLDM20192012.pdf (2.3 MB)
Copyright (c) 2020 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-11-10
タイトル
タイトル R-GCNを用いた算術演算回路の機能推定
タイトル
言語 en
タイトル R-GCN Based Function Inference for An Arithmetic Circuit
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ハードウエア実装・設計技術
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
熊本大学大学院自然科学教育部
著者所属
熊本大学大学院先端科学研究部
著者所属
熊本大学大学院先端科学研究部
著者所属
三菱電機エンジニアリング株式会社
著者所属
三菱電機エンジニアリング株式会社
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University
著者所属(英)
en
Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University
著者所属(英)
en
Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University
著者所属(英)
en
MITSUBISHI ELECTRIC ENGINEERING COMPANY LIMITED
著者所属(英)
en
MITSUBISHI ELECTRIC ENGINEERING COMPANY LIMITED
著者名 藤城, 裕一郎

× 藤城, 裕一郎

藤城, 裕一郎

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尼崎, 太樹

× 尼崎, 太樹

尼崎, 太樹

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飯田, 全広

× 飯田, 全広

飯田, 全広

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伊藤, 寛人

× 伊藤, 寛人

伊藤, 寛人

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井戸, 大介

× 井戸, 大介

井戸, 大介

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著者名(英) Yuichiro, Fujishiro

× Yuichiro, Fujishiro

en Yuichiro, Fujishiro

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Motoki, Amagasaki

× Motoki, Amagasaki

en Motoki, Amagasaki

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Masahiro, Iida

× Masahiro, Iida

en Masahiro, Iida

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Hiroto, Ito

× Hiroto, Ito

en Hiroto, Ito

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Daisuke, Ido

× Daisuke, Ido

en Daisuke, Ido

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 R-GCN (Relational Graph Convolutional Network) はノードとエッジで構成されたグラフ構造を対象とした畳み込みニューラルネットワークモデルの一種であり,有向グラフを入力可能という特徴がある.先行研究ではゲート レベルのネットリストをグラフ化し R-GCN に入力することによる回路の機能推定手法を提案し,単純な算術演算機能である adder,subtractor,multiplier,multiplexer で構成された組み合わせ回路における機能推定を実現した.本研究ではこの手法の汎化性向上のため,算術演算機能の推定結果を利用することでより上位階層の回路機能である FIR および IIR フィルタ,FFT のようなアプリケーションに対する機能推定手法を提案する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 R-GCN (Relational Graph Convolutional Network) is a convolutional neural network model for graphs consisting of nodes and edges, and is characterized by its ability to input directed graphs. In our previous work, we proposed a method for functional inference of circuits by converting gate-level netlists into graphs and inputting them into R-GCN. As a result, we have realized functional inference in a combinatorial circuit consisting of simple arithmetic functions such as adder, subtractor, multiplier and multiplexer. In order to improve the generalizability of the method, this study proposes a method for function inference for higher-level circuit functions such as FIR and IIR filters and FFTs by using the inference results of arithmetic functions.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11451459
書誌情報 研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)

巻 2020-SLDM-192, 号 12, p. 1-6, 発行日 2020-11-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 19:05:13.036019
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