| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-10-04 |
| タイトル |
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タイトル |
LSIレイアウト画像の分類におけるLight-Weight GAN用いたデータ拡張手法の検討 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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東京都立大学大学院システムデザイン研究科 |
| 著者所属 |
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東京都立大学システムデザイン学部 |
| 著者所属 |
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日本大学生産工学部 |
| 著者所属 |
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東京都立大学システムデザイン学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Electrical Eng. and Sci., Tokyo Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Electrical Eng. and Sci., Tokyo Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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College of Industrial Technology, Nihon University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Electrical Eng. and Sci., Tokyo Metropolitan University |
| 著者名 |
川口, 大樹
永村, 美一
新井, 雅之
福本, 聡
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| 著者名(英) |
Hiroki, Kawaguchi
Yoshikazu, Nnagamura
Masayuki, Arai
Satoshi, Fukumoto
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
現在，半導体集積回路は様々な製品やシステムの構成に必要不可欠な存在であり，その信頼性を確保することは重要である．本研究では，LSI の回路レイアウトに起因する不良を予測，特定することを目的として AI 技術を用いて回路レイアウトを解析する手法について検討した．今回は，回路レイアウト画像を畳み込みニューラルネットワークで分類するときの Light-Weight GAN によるデータ拡張手法について検討した．また，得られる学習データが少量である場合に GAN が陥るモード崩壊を避けるための手法について検討，考察した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10096105 |
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）
巻 2021-ARC-246,
号 11,
p. 1-6,
発行日 2021-10-04
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8574 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ARC21246011.pdf (1.8 MB)
