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本文介绍了一种专门的训练算法 Macchiato，该算法从部分真值表观测中构建用于布尔任务的可证解释 ReLU-MLP，并提供统计保证和布尔电路认证。
本文指出了逻辑门网络无法从深度增加中受益的两个原因，并提出了输入锚定逻辑门网络（IALGNs），该方法使每一层都基于原始输入进行条件化，实现了超过100层的持续深度精度提升。
本文介绍了可微分逻辑门网络（Diff-Logic）作为传统神经网络的一种硬件原生替代方案，用于边缘设备上的实时脑电图分类，在显著降低延迟和模型大小的同时实现了有竞争力的性能。
Alex Mordvintsev 介绍了 MorphoHDL，这是一种极简语言原型，用于通过大小无关的图重写规则来生长布尔电路。