Analog IC Placement Generation via Neural Networks from Unlabeled Data (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology). Este artículo no está disponible.
Idioma: inglés
Editorial: Springer (edition 1st ed. 2020), 2020
Serie: Libro 92 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
- Tapa blanda
- Nuevo

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N° de ref. del artículo 3030500608-10-1
- Título
- Analog IC Placement Generation via Neural Networks from Unlabeled Data (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
- Autor
- Gusmão, António; Horta, Nuno; Lourenço, Nuno; Martins, Ricardo
- Editorial
- Springer (edition 1st ed. 2020)
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030500608
- ISBN 13
- 9783030500603
- Edición
- 1st ed. 2020.
- Serie
- Libro 92 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
In the experimental results chapter, the trained ANNs are used to produce a variety of valid placement solutions even beyond the scope of the training/validation sets, demonstrating the model’s effectiveness in terms of identifying common components between newer topologies and reutilizing the acquired knowledge. Lastly, the methodology used can readily adapt to the given problem’s context (high label production cost), resulting in an efficient, inexpensive and fast model.
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