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English(EN) ReDIL-GNN: Resynthesis Domain Incremental Learning for Circuit Graph Neural Networks

新框架 ReDIL-GNN 解决电路 GNN 中的域偏移问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员推出 ReDIL-GNN，一个新颖的框架，旨在解决由逻辑再合成引起的电路图神经网络 (GNN) 中的域偏移问题。该框架使 GNN 能够在保留先前遇到域的性能的同时，适应新的综合风格。为了指导适应，ReDIL-GNN 引入了再合成适应性指数 (RAI)，这是一个评估适应需求、可恢复性、结构覆盖率和更新兼容性的分数。 AI

影响 该框架可以提高 GNN 在电路设计等动态环境中的鲁棒性和适应性，从而实现更高效、更可靠的模型更新。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍图神经网络新框架和方法的学术论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Rupesh Raj Karn, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu ·

    ReDIL-GNN：面向电路图神经网络的再合成域增量学习

    arXiv:2609.18595v1 Announce Type: new Abstract: Logic resynthesis preserves circuit functionality while changing gate vocabulary, topology, and structural statistics, creating domain shift for circuit graph neural networks (GNNs) without changing task labels. To study this settin…

  2. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Ozgur Sinanoglu ·

    ReDIL-GNN：面向电路图神经网络的再合成域增量学习

    Logic resynthesis preserves circuit functionality while changing gate vocabulary, topology, and structural statistics, creating domain shift for circuit graph neural networks (GNNs) without changing task labels. To study this setting, we introduce ReDIL-GNN, a resynthesis domain-…

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