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J-GLOBAL ID：201802244965786215   整理番号：18A0726981

信号完全性解析のための解空間探索を最適化するための深層学習の新しい利用【JST・京大機械翻訳】

A novel use of deep learning to optimize solution space exploration for signal integrity analysis

著者 (3件)： Kashyap Mruganka (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, San Diego, USA) ,  Keshavan Kumar (Cadence Design Systems, Chelmsford, Massachussets, USA) ,  Varma Ambrish (Cadence Design Systems, Chelmsford, Massachussets, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EPEPS  ページ： 1-3  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気デバイスの複雑さの増大は,出力に直接的あるいは間接的に影響する変数の数を増加させた。結果として,精度と開発時間を犠牲にすることなく,完全性解析の間の大規模な解空間を調査することが不可欠になった。本論文において,著者らは,高精度とより少ない開発時間のために必要条件をバランスすることによって,最小二乗のような従来の方法より著しく良く機能する多層パーセプトロンに基づく単純なハイブリッドアルゴリズムを提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 必要条件 ,  多層パーセプトロン ,  最小二乗法 ,  *完全性 ,  *最適化
準シソーラス用語： ハイブリッドアルゴリズム ,  高精度 ,  複雑性 ,  *深層学習 ,  *解空間 ,  *信号完全性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 信号完全性 ,  解析 ,  解空間 ,  探索 ,  最適化 ,  深層学習