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J-GLOBAL ID：201902247843928109   整理番号：19A0185293

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

Basic Evaluation of Netlist Function Inference using GCN

著者 (5件)： 小山大輝 (熊本大 大学院自然科学教育部) ,  尼崎太樹 (熊本大 大学院先端科学研究部) ,  飯田全広 (熊本大 大学院先端科学研究部) ,  安田紘晃 (三菱電機エンジニアリング) ,  伊藤寛人 (三菱電機エンジニアリング)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 334(VLD2018 40-71)  ページ： 31-36  発行年： 2018年11月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： *ネットワーク ,  グラフ理論 ,  *ニューラルネットワーク ,  データ ,  一覧表 ,  機械学習 ,  精度 ,  分類 ,  機能分析 ,  評価 ,  論理回路 ,  *解析
準シソーラス用語： *グラフネットワーク ,  *CNN ,  ネットリスト ,  深層学習 ,  分類精度 ,  機能評価 ,  演算回路 ,  *ネットワーク解析

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• Michaël Defferrard, Xavier Bresson, and Pierre Vandergheynst. ′′Convolutional neural networks on graphs with fast localized spectral filtering.′′ In Advances in neural information processing systems (NIPS), 2016.
• Kipf, Thomas N and Welling, Max, ′′Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks′′, In Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017) in arXiv preprint arXiv:1609.02907, 2016
• Alex Fout, Jonathon Byrd, Basir Shariat and Asa Ben-Hur ′′Protein Interface Prediction using Graph Convolutional Networks′′
• Michael Schlichtkrul,Thomas N. Kipf,Peter Bloem,Rianne van den Berg,Ivan Titov and Max Welling ′′Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks′′ , arXiv preprint arXiv:1703.06103, 2017
• Thomas Kipf ′′GitHub - tkipf/keras-gcn: Keras implementation of Graph Convolutional Networks′′ https://github.com/tkipf/keras-gcn, Oct. 2018

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  畳み込み ,  ネットリスト ,  推定