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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,提供了优越的综合方案。结果显示,合成电路质量结果显著改进,性能提高了最高达24.8%。与当前方法相比,ABC-RL减少了运行时间高达9倍。

MTLSO:一种用于逻辑综合优化的多任务学习方法

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-09T00:00:00Z

本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,提供了优越的综合方案。实验证明,ABC-RL能显著改进合成电路质量结果,性能提高24.8%,运行时间减少9倍。

OPTDTALS:通过最佳决策树进行近似逻辑综合

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-22T00:00:00Z

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。

短路:基于AlphaZero的电路设计

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-19T00:00:00Z

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。

基于检索引导的强化学习的布尔电路最小化

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-22T00:00:00Z
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