VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods

Sprache: Englisch

Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2024

1032061723 / 9781032061726

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Machine learning is a potential solution to resolve bottleneck issues in VLSI via optimizing tasks in the design process. This book aims to provide the latest machine-learning-based methods, algorithms, architectures, and frameworks designed for VLSI design. The focus is on digital, analog, and mixed-signal design techniques, device modeling, physical design, hardware implementation, testability, reconfigurable design, synthesis and verification, and related areas. Chapters include case studies as well as novel research ideas in the given field. Overall, the book provides practical implementations of VLSI design, IC design, and hardware realization using machine learning techniques.Features:Provides the details of state-of-the-art machine learning methods used in VLSI designDiscusses hardware implementation and device modeling pertaining to machine learning algorithmsExplores machine learning for various VLSI architectures and reconfigurable computingIllustrates the latest techniques for device size and feature optimizationHighlights the latest case studies and reviews of the methods used for hardware implementationThis book is aimed at researchers, professionals, and graduate students in VLSI, machine learning, electrical and electronic engineering, computer engineering, and hardware systems.…

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781032061726

Titel
VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods
Autor
Sandeep Saini
Verlag
Taylor and Francis Ltd, GB
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1032061723
ISBN-13
9781032061726
Artikelgewicht
417 Gramm

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