基于检索引导的强化学习的布尔电路最小化
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究对逻辑综合的学习和搜索技术进行了彻底的研究，发现预训练代理器在面对全新设计时可能偏离轨道，从而对搜索轨迹产生不利影响。我们提出了 ABC-RL，这是一个经过精心调整的 α 参数，能够在搜索过程中熟练地调整来自预训练代理器的建议。基于与训练数据集的最近邻检索相似性分数计算得到的 ABC-RL...
研究发现预训练代理器在面对全新设计时可能偏离轨道，对搜索轨迹产生不利影响。提出了ABC-RL，通过调整α参数来优化搜索过程。ABC-RL在硬件设计中提供了优越的综合方案，改进了合成电路质量结果，性能提高了24.8%。与最先进方法相比，ABC-RL减少了9倍的运行时间。
