{"product_id":"ieej-zt193023","title":"機械学習を用いたLSIオンチップ配線容量抽出","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-023\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eLSI On-chip Interconnect Capacitance Extraction Using Machine Learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e葛西 亮介(弘前大学),黒川 敦(弘前大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eRyosuke Kasai(Hirosaki University),Atsushi Kurokawa(Hirosaki University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eLSI設計,容量抽出,機械学習\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e昨今の人工知能（AI）のブームに伴い、予め用意されたデータを元に学習して結果予測などを行う機械学習が注目されている。機械学習の手法の一つであるニューラルネットワーク(1)は、医療などの様々な分野で活用されている。我々は人工知能をLSI設計に適用して設計効率を改善することに取り組んでいる。本発表では、LSIのオンチップ配線の寄生容量抽出にニューラルネットワークを適用した結果を報告する。従来法との違いは、設計者が予め構造別に回帰分析等を用いて容量式を準備しなくて良い点である。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e335 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46401446314223,"sku":"IEEJ-ZT193023-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_267bf228-61ac-4a89-803b-bd4f46d64250.png?v=1744943042","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt193023","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}