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BoolGebra：属性图学习用于布尔代数操作
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内容提要
本文介绍了 BoolGebra，一种新的属性图学习方法，用于布尔代数运算，旨在改进基本逻辑综合。BoolGebra 采用图神经网络和从结构和功能信息中提取的初始特征嵌入作为输入。使用全连接神经网络作为预测器进行直接优化结果预测，显著减小了搜索空间，并高效定位优化空间。实验中使用训练模型对特定设计和跨设计推理进行训练，BoolGebra...
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