prindi

The validation of graph model-based, gate level low-dimensional feature data for machine learning applications

autor
Balakrishnan, Aneesh
Lange, Thomas
Glorieux, Maximilien
Alexandrescu, Dan
Jenihhin, Maksim
vastutusandmed
Aneesh Balakrishnan, Thomas Lange, Maximilien Glorieux, Dan Alexandrescu, Maksim Jenihhin
allikas
2019 IEEE Nordic Circuits and Systems Conference (NORCAS) : NORCHIP and International Symposium of System-on-Chip (SoC), 29-30 October 2019, Helsinki, Finland : proceedings in IEEE Xplore
ilmumiskoht
Danvers
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2019
leheküljed
7 p
konverentsi nimetus, aeg
2019 IEEE Nordic Circuits and Systems Conference (NORCAS): NORCHIP and International Symposium of System-on-Chip (SoC), 29-30 October 2019
konverentsi toimumispaik
Helsinki, Finland
leitav
https://doi.org/10.1109/NORCHIP.2019.8906974
märksõna
graafilised kasutajaliidesed
tehisõpe
tehisintellekt
mudelipõhine tarkvaraarendus
võtmesõna
probabilistic graphical models
deep learning
machine learning (ML)
functional derating
Single-Event Upset (SEU)
gate-level netlist
Graph Modeling Language (GML)
ISBN
978-1-7281-2769-9
märkused
Bibliogr.: 11 ref
TTÜ struktuuriüksus
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Töökindla arvutusriistvara keskus (TARK)
Usaldusväärsete arvutisüsteemide keskus
Balakrishnan, A., Lange, T., Glorieux, M., Alexandrescu, D., Jenihhin, M. The validation of graph model-based, gate level low-dimensional feature data for machine learning applications // 2019 IEEE Nordic Circuits and Systems Conference (NORCAS) : NORCHIP and International Symposium of System-on-Chip (SoC), 29-30 October 2019, Helsinki, Finland : proceedings in IEEE Xplore. Danvers : IEEE, 2019. 7 p. https://doi.org/10.1109/NORCHIP.2019.8906974