HGRP 异构图神经网络用于可布线性预测
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HGRP 异构图神经网络用于可布线性预测
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AI 综述
Yule Sheng 等作者提出 HGRP，一种用于可布线性预测的异构图神经网络，将单元、网线和布线网格建模为不同类型的节点，显式表示拓扑连接、空间映射与网格邻接关系。据论文称，在 CircuitNet 数据集上，HGRP 在拥塞预测任务中 F1-score 相对当前最优方法提升 18.69%。 论文被 ASP-DAC 2027 接收，源码已公开。
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最新进展10月15日 12:00
HGRP：用于可布线性预测的异构图神经网络报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.LGHGRP：用于可布线性预测的异构图神经网络
论文提出 HGRP，一种用于可布线性预测的异构图神经网络，将单元、网线和布线网格建模为不同类型的节点，显式表示拓扑连接、空间映射与网格邻接关系。在 CircuitNet 数据集上，HGRP 在拥塞预测任务中 F1-score 相对当前最优方法提升 18.69%。源码已公开，论文被 ASP-DAC2027 接收。
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