Diff-Logic：用于边缘EEG低延迟分类的差分逻辑门网络

该研究提出Diff-Logic，将神经网络编译为纯布尔电路，通过位运算在CPU上执行。在四个EEG数据集（包括二分类痴呆检测和三分类情绪识别）上，与MLP和BNN基线对比，复杂度从50k到500k参数。痴呆检测中Diff-Logic达到80.2% Macro F1，比MLP高6.8%。在7W Nvidia Jetson Orin Nano单核CPU上，情绪识别任务中MLP性能略优但延迟是Diff-Logic的2.3倍，模型大小是14倍。Diff-Logic在模型规模扩大10倍时推理时间几乎不变，最大复杂度下速度提升达2.9倍。