講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-12-05 14:15
グラフ畳み込みネットワークを用いたネットリスト機能推定の検討 ○小山大輝・尼崎太樹・飯田全広(熊本大)・安田紘晃・伊藤寛人(三菱電機エンジニアリング) VLD2018-44 DC2018-30 |
抄録 |
(和) |
近年,グラフを対象としたGCN(Graph Convolutional Network)の研究が行われている.GCNはディープラーニングの一種でグラフノード間の隣接関係,および特徴量を入力にすることで,ネットワークの特徴を分類する.本研究ではゲートレベルのネットリストを対象に,GCNを用いた機能推定手法の検討を行った.ネットリストをベクトル情報にするためのツールであるlogic2vecを開発し,加算回路,減算回路,乗算回路を用いた機能推定を行った.実験の結果,加減算回路および乗算回路において9割以上の分類精度を得ることがわかった. |
(英) |
In recent years, Recently GCN studies on graphs has been conducted.GCN is a kind of deep learning and classifies network attribute by inputting the adjacency relation and feature between graph nodes.In this research, we discussed function inference method using GCN for gate level netlist.We developed logic2vec which is a tool for converting netlist into vector information, and performed functional inference using adder, subtractor, and multiplier.As a result of experiments, it was found that more than 90% of classification accuracy is obtained in adder / subtractor and multiplier. |
キーワード |
(和) |
GCN / ネットリスト / / / / / / |
(英) |
GCN / netlist / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 334, VLD2018-44, pp. 31-36, 2018年12月. |
資料番号 |
VLD2018-44 |
発行日 |
2018-11-28 (VLD, DC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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VLD2018-44 DC2018-30 |
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