文献

J-GLOBAL ID：202402220319391270   整理番号：24A0805076

深層強化学習によるマルチサイクルBIST向けテストポイント選定法

Test Point Selection Method for Multi-Cycle BIST Using Deep Reinforcement Learning

著者 (7件)： 塩谷晃平 (愛媛大) ,  西川竜矢 (愛媛大) ,  WEI Shaoqi (愛媛大) ,  WANG Senling (愛媛大) ,  甲斐博 (愛媛大) ,  樋上喜信 (愛媛大) ,  高橋寛 (愛媛大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 123  号： 389(DC2023 94-103)  ページ： 23-28 (WEB ONLY)  発行年： 2024年02月21日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *強化学習 ,  *機械学習 ,  *BIST ,  *論理回路 ,  *故障検出 ,  *ニューラルネットワーク ,  グラフ理論 ,  *グラフニューラルネットワーク ,  *深層強化学習

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  論理回路  (NC05070B) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層強化学習 ,  マルチ ,  サイクル ,  BIST ,  テスト ,  ポイント ,  選定