English(EN) On the Depth Scalability of Logic Gate Networks

新的输入锚定逻辑门网络提升深度可扩展性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-27 04:00

研究人员引入了输入锚定逻辑门网络（IALGNs），以解决传统逻辑门网络（LGNs）在深度可扩展性方面的限制。与现有难以从增加深度中获益（由于优化崩溃或拓扑约束）的LGNs不同，IALGNs在每个门中都包含一个直接的输入锚定。这种设计确保了更深的层仍然以原始输入为条件，保留了计算主干，并实现了信息量逐渐增加的表示。在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验表明，IALGNs在超过100层时实现了持续的深度-准确性提升，性能优于其他饱和或退化的LGN拓扑。 AI

影响引入了一种新的架构，提高了逻辑门网络的可扩展性，有可能实现更深、更复杂的计算。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Taegun An, Dohun kim, Haebeom Lee, Changhee Joo · 2026-07-27 04:00

论逻辑门网络的深度可扩展性

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