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J-GLOBAL ID：201902261785612133   Reference number：19A0185300

Quality determination of logic element placement using deep learning in fine grain reconfigurable device MPLD

細粒度再構成可能デバイスMPLDにおけるディープラーニングを用いた論理素子配置の良し悪し判定

Author (5)： FUJIISHI HIDEHITO (広島市大 情報科学) ,  KAMADA TOKIO (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  HIRONAKA TETSUO (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  TANIGAWA KAZUYA (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  KUBOTA ATSUSHI (広島市大 大学院情報科学研究科)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 118  Issue： 334(VLD2018 40-71)  Page： 71-76  Publication year： Nov. 28, 2018 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *PLD ,  hardware ,  particle size(ratio) ,  *machine learning ,  CAD ,  *site planning ,  simulated annealing ,  neural network(biomodel) ,  cost function ,  data ,  wiring design ,  logic element
Semi thesaurus term： reconfigurable hardware ,  fine particle size ,  *deep learning ,  learning data

JST classification (3)： Logic circuits  (NC05070B) ,  General  (NC03161C) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (4)：

• Masatoshi Nakamura, Masato Inagi, Kazuya Tanigawa, Tetsuo Hironaka, Masayuki Sato and Takashi Ishiguro, ′′A Physical Design Method for a New Memory-based Reconfigurable Architecture without Switch Blocks,′′ IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E95-D, no.2, pp.324-334, 2012.
• 荒瀬郁実,窪田昌史,谷川一哉,弘中哲夫,′′細粒度再構成可能デバイスMPLDの論理セル配置問題を対象としたSA法における迷路法を用いたコスト算出手法,′′信学技報,vol.117,no.46,RECONF2017-15,pp.75-80,2017.
• Larry McMmurchie, Carl Ebling,′′Pathfinder,A negotiation-based performance-driven router for FPGAs, ′′ in Proc. the 1995 ACM third international symposium on Field Programmable gate arrays, pp.111-117, 1995.
• Yann Lecun, Léon Bottou, Yoshua Bendigo and Patrick Haffner,′′Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,′′ In Proceedings of the IEEE, vol.86, no.11, pp. 2278-2324, 1998.

Terms in the title (4)： 細粒度 ,  再構成可能 ,  ディープラーニング ,  論理素子