特許7756590IP Force 特許公報全文掲載

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グラフ構造を有するネットワークであるＧＮＮ（Ｇｒａｐｈ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて、ＬＳＩの論理設計で使用されるネットリストに基づいて機能推定を行う機能推定方法および機能推定プログラム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

特許文献２では、ゲートレベルのネットリストをグラフ化し、Ｒ－ＧＣＮに入力することによる回路の機能推定手法を提案し、単純な算術演算機能であるａｄｄｅｒ、ｓｕｂｔｒａｃｔｏｒ、ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ、ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｒ等で構成された組み合わせ回路における機能推定を実現した。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示に係る機能推定方法は、グラフ構造を有するネットワークであるＧＮＮを用いて、ＬＳＩの論理設計で使用されるネットリストに基づいて機能を推定するために、コンピュータにより実行される機能推定方法であって、ネットリストに基づいて第１のＧＮＮを用いることで第１の機能推定を行う第１推定工程と、第１推定工程の推定結果に基づいて第２のＧＮＮを用いることで第２の機能推定を行う第２推定工程とを備え、第２推定・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示によれば、従来技術と比較して、ＬＳＩのネットリストに対する機能推定の汎化性向上を図ることができる機能推定方法および機能推定プログラムを得ることができる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本開示の実施の形態１に係る機能推定方法による処理の流れを示した説明図である。
【図2】 本開示の実施の形態１に係る機能推定方法による２通りの処理の流れによる全体フローを示した図である。
【図3】 本開示の実施の形態１においてＲ－ＧＣＮを２個直列に接続した場合の、Ｒ－ＧＣＮ２に関する入力、処理、出力を示した説明図である。
【図4】 本開示の実施の形態１においてＲ－ＧＣＮを２個直列に接続した場合の、推定精度に関するメリットを示した説明図である。
【図5】 本開示の実施の形態１において、インスタンス有りの場合にＲ－ＧＣＮ２で用いる行列の基となる入力グラフを生成する手法を示した説明図である。
【図6】 本開示の実施の形態１において、Ｒ－ＧＣＮ１によってノード分類された推定結果に対して、各インスタンス内で多数決を取るイメージを示した説明図である。
【図7】 本開示の実施の形態１において、新隣接行列Ａ’を算出する前段としてインスタンス行列Ｓを生成する手法を示した説明図である。
【図8】 本開示の実施の形態１において、インスタンス行列Ｓを用いて新隣接行列Ａ’を生成する手法を示した説明図である。
【図9】 本開示の実施の形態１において、クラスタリング後のグラフから新特徴行列Ｘ’を生成する手法を示した説明図である。
【図10】 本開示の実施の形態１において、クラスタリング後のグラフに示された回路のアプリケーションから新正解行列Ｙ’を生成する手法を示した説明図である。
【図11】 本開示の実施の形態１において、インスタンス無しの場合にＲ－ＧＣＮ２に対する入力グラフを生成する手法を示した説明図である。
【図12】 本開示の実施の形態１におけるマージ処理に関する説明図である。
【図13】 本開示の実施の形態１における接続構成の第１の具体例を示した図である。
【図14】 本開示の実施の形態１における接続構成の第２の具体例を示した図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０ 第１推定工程、２０ 第２推定工程、Ｓ インスタンス行列、Ａｉｎ’ 新隣接行列（新たな第１の隣接行列）、Ａｏｗｎ’ 新隣接行列（新たな第２の隣接行列）、Ａｏｕｔ’ 新隣接行列（新たな第３の隣接行列）。

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