論文の概要: DeepCell: Self-Supervised Multiview Fusion for Circuit Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06816v2
• Date: Tue, 08 Jul 2025 03:25:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.853618
• Title: DeepCell: Self-Supervised Multiview Fusion for Circuit Representation Learning
• Title（参考訳）: DeepCell: 回路表現学習のための自己監督型マルチビューフュージョン
• Authors: Zhengyuan Shi, Chengyu Ma, Ziyang Zheng, Lingfeng Zhou, Hongyang Pan, Wentao Jiang, Fan Yang, Xiaoyan Yang, Zhufei Chu, Qiang Xu,
• Abstract要約: DeepCellは、And-Inverter Graphs (AIG) と Post-Mapping (PM) のネットリストからのマルチビュー情報を統合する回路表現学習フレームワークである。 我々はDeepCellが最先端のオープンソースEDAツールを効率と性能ではるかに上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.789986571844535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce DeepCell, a novel circuit representation learning framework that effectively integrates multiview information from both And-Inverter Graphs (AIGs) and Post-Mapping (PM) netlists. At its core, DeepCell employs a self-supervised Mask Circuit Modeling (MCM) strategy, inspired by masked language modeling, to fuse complementary circuit representations from different design stages into unified and rich embeddings. To our knowledge, DeepCell is the first framework explicitly designed for PM netlist representation learning, setting new benchmarks in both predictive accuracy and reconstruction quality. We demonstrate the practical efficacy of DeepCell by applying it to critical EDA tasks such as functional Engineering Change Orders (ECO) and technology mapping. Extensive experimental results show that DeepCell significantly surpasses state-of-the-art open-source EDA tools in efficiency and performance.
• Abstract（参考訳）: 我々は, And-Inverter Graphs (AIG) と Post-Mapping (PM) のネットリストからのマルチビュー情報を効果的に統合する,新しい回路表現学習フレームワークであるDeepCellを紹介する。 コアとなるDeepCellは、マスク付き言語モデリングにインスパイアされた自己教師型マスク回路モデリング(MCM)戦略を採用し、異なる設計段階からの補完回路表現を統一的でリッチな埋め込みに融合させる。 我々の知る限り、DeepCellはPMネットリスト表現学習のために明示的に設計された最初のフレームワークであり、予測精度と再構築品質の両方で新しいベンチマークを設定する。 本稿では,機能的エンジニアリング変更順序(ECO)や技術マッピングといった重要なEDAタスクに適用することで,DeepCellの実用性を実証する。 大規模な実験結果によると、DeepCellは最先端のオープンソースEDAツールを効率と性能で大幅に上回っている。

関連論文リスト

• GenEDA: Unleashing Generative Reasoning on Netlist via Multimodal Encoder-Decoder Aligned Foundation Model [8.115489346573918]
  GenEDAは、回路エンコーダとデコーダを共有潜在空間内で整列させるフレームワークである。 このアーキテクチャに基づいて構築されたGenEDAは、ネットリスト上の前例のない3つの生成的推論タスクを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T08:56:22Z)
• Circuit Representation Learning with Masked Gate Modeling and Verilog-AIG Alignment [4.383547986717473]
  MGVGAは、マスクゲートモデリング(MGM)とVerilog-AIGアライメント(VGA)を組み合わせた新しい制約付きマスクモデリングパラダイムである。 MGMは、元の回路ではなく、潜在空間のゲートをマスキングすることで論理的等価性を保ち、その後これらのマスキングゲートの特性を再構築する。 この能力に基づいて、VGAは元の回路でマスク操作を行い、等価なVerilog符号の制約の下でマスクされたゲートを再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T10:48:16Z)
• Relax DARTS: Relaxing the Constraints of Differentiable Architecture Search for Eye Movement Recognition [9.905155497581815]
  眼球運動認識の分野にNASアルゴリズムを導入する。 Relax DARTSは、より効率的なネットワーク検索とトレーニングを実現するために、DARTSの改良である。 Relax DARTSは、他の多機能時間分類タスクへの適応性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T02:37:04Z)
• DeepGate3: Towards Scalable Circuit Representation Learning [9.910071321534682]
  回路表現学習は電子設計自動化(EDA)の分野を前進させる有望な成果を示した DeepGate Familyのような既存のモデルは、主にグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、回路網リストをゲートレベルの埋め込みにエンコードする。 我々は,最初のGNN処理に従ってTransformerモジュールを統合する拡張アーキテクチャであるDeepGate3を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T02:44:21Z)
• UGMAE: A Unified Framework for Graph Masked Autoencoders [67.75493040186859]
  グラフマスク付きオートエンコーダのための統一フレームワークであるUGMAEを提案する。 まず,ノードの特異性を考慮した適応型特徴マスク生成器を開発した。 次に,階層型構造再構成と特徴再構成を併用し,総合的なグラフ情報を取得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T19:39:26Z)
• GiGaMAE: Generalizable Graph Masked Autoencoder via Collaborative Latent Space Reconstruction [76.35904458027694]
  マスク付きオートエンコーダモデルは、グラフデータに対する優れた一般化能力に欠ける。 本稿では,GiGaMAEと呼ばれる新しいグラフマスマスキングオートエンコーダフレームワークを提案する。 私たちの結果は、グラフ構造化データに基づく基礎モデルの設計に光を当てます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:30:51Z)
• LasUIE: Unifying Information Extraction with Latent Adaptive Structure-aware Generative Language Model [96.889634747943]
  全ての典型的な情報抽出タスク(UIE)を1つの生成言語モデル(GLM)で普遍的にモデル化し、大きな可能性を明らかにした。 UIE のための構文知識のパワーを完全に解放する構造対応 GLM を提案する。 7つのタスクにわたるIEベンチマークが12以上あり、私たちのシステムはベースラインのUIEシステムよりも大幅に改善されていることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T04:01:14Z)
• Self-Supervised Learning via Maximum Entropy Coding [57.56570417545023]
  本稿では,表現の構造を明示的に最適化する原理的目的として,最大エントロピー符号化(MEC)を提案する。 MECは、特定のプリテキストタスクに基づいて、以前のメソッドよりもより一般化可能な表現を学ぶ。 ImageNetリニアプローブだけでなく、半教師付き分類、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、オブジェクトトラッキングなど、さまざまなダウンストリームタスクに対して一貫して最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T17:58:30Z)
• SIM-Trans: Structure Information Modeling Transformer for Fine-grained Visual Categorization [59.732036564862796]
  本稿では,オブジェクト構造情報を変換器に組み込んだSIM-Trans(Structure Information Modeling Transformer)を提案する。 提案した2つのモジュールは軽量化されており、任意のトランスフォーマーネットワークにプラグインでき、エンドツーエンドで容易に訓練できる。 実験と解析により,提案したSIM-Transが細粒度視覚分類ベンチマークの最先端性能を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T03:00:07Z)
• Vision Transformers: From Semantic Segmentation to Dense Prediction [139.15562023284187]
  視覚的予測のための視覚変換器(ViT)のグローバルな文脈学習の可能性について検討する。 我々のモチベーションは、グローバルコンテキストを全受容界層で学習することで、ViTがより強力な長距離依存性情報を取得することである。 階層型ローカル・グローバル・トランスフォーマー (HLG) のファミリを定式化し, 窓内部の局所的な注意と, ピラミッド建築における窓全体のグローバルアテンションを特徴とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T15:49:35Z)
• Learning Multi-Objective Curricula for Deep Reinforcement Learning [55.27879754113767]
  深部強化学習(DRL)のサンプル効率と最終性能を向上させるために,各種自動カリキュラム学習(ACL)手法が提案されている。 本稿では,多目的だがコヒーレントなカリキュラムを作成するための統合された自動カリキュラム学習フレームワークを提案する。 既存の手設計のカリキュラムパラダイムに加えて,抽象カリキュラムを学習するためのフレキシブルなメモリ機構を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T19:30:25Z)
• Deepened Graph Auto-Encoders Help Stabilize and Enhance Link Prediction [11.927046591097623]
  リンク予測は、浅層グラフオートエンコーダ(GAE)アーキテクチャの1層または2層に基づく現在の最先端モデルを用いて、比較的未研究のグラフ学習タスクである。 本論文では,浅いGAEと変動GAEしか使用できないリンク予測の現在の手法の限界に対処することに焦点をあてる。 提案手法はGAEのアーキテクチャに標準オートエンコーダ(AE)を革新的に組み込んでおり、標準AEは隣接情報とノード機能をシームレスに統合することで必要不可欠な低次元表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-21T14:43:10Z)
• Multi-view Self-Constructing Graph Convolutional Networks with Adaptive Class Weighting Loss for Semantic Segmentation [23.623276007011373]
  セマンティックセグメンテーションのためのMulti-view Self-Constructing Graph Convolutional Networks (MSCG-Net) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 航空機画像の回転不変性を明確に活用するために,複数のビューを利用する。 提案手法の有効性と柔軟性を農業ビジョン課題に適用し,競争力のある結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T22:18:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。