Diff-Logic：基于逻辑门网络的低延迟端侧脑电分类
Shyamal Y. Dharia · hf · 2026-07-24
针对边缘设备上实时脑电图（EEG）分类受限于传统神经网络浮点运算的问题，研究者探索了可微分逻辑门网络作为硬件原生的替代方案。该方案将模型编译为纯布尔电路，通过 CPU 按位运算执行。
实验结果：
- 痴呆症检测：Diff-Logic 达到 80.2% 的 Macro F1 分数，比同等参数量的 MLP 高出 6.8%。
- 情感识别：虽然 MLP 保持了一定的性能优势，但在 7W 功耗的 Nvidia Jetson Orin Nano 上部署时，MLP 的延迟高出 2.3 倍，模型体积大 14 倍。
- 扩展性：当模型规模扩大 10 倍时，Diff-Logic 的推理时间几乎保持不变，在最大复杂度下比 MLP 快 2.9 倍。
研究表明，基于逻辑的神经架构能够满足便携式脑机接口严格的延迟和内存限制，是资源受限边缘部署的实用范式。代码已在 GitHub 开源。
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