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Gated neural models

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  1. TOOL · CL_245328 ·

    Tsetlin机获得压缩循环反馈，实现高效的序列推理

    研究人员开发了一种压缩Tsetlin机中循环反馈的新方法，旨在提高小型设备上的序列推理能力。该方法使用异或（XOR）折叠来减小循环连接的宽度，并在两个时间尺度上保留折叠位，然后将它们阈值化为二元状态。在布尔有限状态机基准上的评估表明，与原始反馈相比，压缩模型实现了约61-63%的准确率，对性能的影响最小，但执行时间和循环宽度显著减少。