【24h】

Hopfield Neural Network and Boltzmann Machine Applied to Hardware Resource Distribution on Chips

机译:Hopfield神经网络和Boltzmann机应用于芯片硬件资源分配

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摘要

On chip resource distribution is a problem that, due to its complexity, is susceptible to be solved by using artificial intelligence optimization procedures. In this paper, a Hopfield recurrent neural network and a Boltzmann machine are proposed for searching good solutions. The main challenge of this approach is proposing an energy function to be minimized so it mixes all the problem-related restrictions. Experimental data shows that we can get good enough solutions in a reasonable time using Hopfield nets or close to the global minimum solutions using Boltzmann machines.
机译:片上资源分配是一个问题,由于其复杂性,很容易通过使用人工智能优化程序来解决。本文提出了一种Hopfield递归神经网络和Boltzmann机器来寻找良好的解决方案。这种方法的主要挑战是提出将能量函数最小化的方法,以便将所有与问题相关的限制混合在一起。实验数据表明,使用Hopfield网络可以在合理的时间内获得足够好的解决方案,或者使用Boltzmann机器可以获得接近全局最小的解决方案。

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