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用图嵌入神经网络的自适应布局分解
摘要 - 已广泛研究了多个图案布局分解（MPLD），但是到目前为止，还没有在结果质量和效率方面主导其他人的分解器。这种观察促使我们探索如何适应为给定布局图的最合适的MPLD策略，这是无聊的，仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们提出了一个基于图形卷积网络的布局分解框架，以获取布局的图嵌入。图形嵌入式用于图库构造，分解器选择，图形匹配，针迹去除预测和图形着色。此外，我们设计了一种纯粹取决于传递图形神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，我们基于图的嵌入式框架可以在广泛使用的基准测试中实现最佳分解，即使与快速但非最佳的启发式方法相比，运行时也可以下降。
利用图嵌入神经网络实现自适应布局分解
摘要 — 多重模式布局分解 (MPLD) 已被广泛研究，但到目前为止，还没有一个分解器在结果质量和效率方面胜过其他分解器。这一观察促使我们探索如何为给定的布局图自适应地选择最合适的 MPLD 策略，这是一个并非平凡且仍未解决的问题。在本文中，我们提出了一种基于图卷积网络的布局分解框架来获得布局的图嵌入。图嵌入用于图库构建、分解器选择、图匹配、针迹去除预测和图着色。此外，我们设计了一种纯粹依赖于消息传递图神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，与快速但非最优的启发式方法相比，我们基于图嵌入的框架可以在广泛使用的基准中实现最佳分解，并且运行时间显着下降。