prindi

Gate-level graph representation learning : a step towards the improved stuck-at faults analysis

autor
Balakrishnan, Aneesh
Alexandrescu, Dan
Jenihhin, Maksim
Lange, Thomas
Glorieux, Maximilien
vastutusandmed
Aneesh Balakrishnan, Dan Alexandrescu, Maksim Jenihhin, Thomas Lange, Maximilien Glorieux
allikas
Proceedings of the Twenty Second International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED) : Santa Clara, USA, 7-9 April 2021
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2021
leheküljed
p. 24-30
konverentsi nimetus, aeg
2021 22nd International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED), 7-9 April 2021
konverentsi toimumispaik
Santa Clara, USA
leitav
https://doi.org/10.1109/ISQED51717.2021.9424256
märksõna
tõrked
diagrammid
graafilised meetodid
analüüs
tehisintellekt
informaatika
võtmesõna
GraphSAGE (Graph Based Neural Network)
Line Graph
Deep Neural Networks
Functional Failure Rate (FFR)
Fault Coverage
Single Stuck-at Faults
ISSN
1948-3287
ISBN
978-1-7281-7641-3
märkused
Bibliogr.: 31 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Töökindla arvutusriistvara keskus (TARK)
Usaldusväärsete arvutisüsteemide keskus
Balakrishnan, A., Alexandrescu, D., Jenihhin, M., Lange, T., Glorieux, M. Gate-level graph representation learning : a step towards the improved stuck-at faults analysis // Proceedings of the Twenty Second International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED) : Santa Clara, USA, 7-9 April 2021. : IEEE, 2021. p. 24-30. https://doi.org/10.1109/ISQED51717.2021.9424256