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Machine Learning Applications in Electronic Design Automation
(Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book serves as a single-source reference to key machine learning (ML) applications and methods in digital and analog design and verification. Experts from academia and industry cover a wide range of the latest research on ML applications in electronic design automation (EDA), including analysis and optimization of digital design, analysis and optimization of analog design, as well as… functional verification, FPGA and system level designs, design for manufacturing (DFM), and design space exploration. The authors also cover key ML methods such as classical ML, deep learning models such as convolutional neural networks (CNNs), graph neural networks (GNNs), generative adversarial networks (GANs) and optimization methods such as reinforcement learning (RL) and Bayesian optimization (BO). All of these topics are valuable to chip designers and EDA developers and researchers working in digital and analog designs and verification. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
02.01.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031130731
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
583
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Deep learning for EDA, convolutional neural networks, graph neural networks, generative adversarial networks, reinforcement learning
Thema-Inhalt
TJFC - Schaltkreise und Komponenten (Bauteile)
UKM - Eingebettete Systeme
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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