1744倍の高速化：ニューラルネットをC言語にコンパイル

著者は、活性化関数として論理ゲートを用いたニューラルネットワークを訓練し、コンウェイのライフゲームの3×3カーネルを学習しました。推論を高速化するために、学習された論理回路を抽出し、ビットパラレルなCコードにコンパイルしました（冗長なゲートを除去する最適化を行いました）。ベンチマークの結果、元のニューラルネットワークと比較して驚異的な1744倍の高速化が達成されました。