把普通 JS 代码转成可微分的神经网络
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Fork161
Issue9
语言TypeScript
项目介绍
更新于 1 天前
handwired 是一个把普通 JavaScript 代码自动改写成神经网络的工具:它把程序里的 if-else、循环和状态全部转成矩阵乘法加 ReLU 的形式,权重是手写的、不需要训练,但整个程序依然可微分,还能跑在 JS 或 WebGPU 上。比如一个简单的三元判断,它会用 ReLU 把两个分支都算出来再加权求和,结果和原程序完全一致。这样做的好处是整个程序只剩两种基础算子,GPU 的融合、稀疏、重排等优化手段都能大显身手,甚至能让原本单线程的 JS 代码获得 GPU 级并行——官方演示在 10 万条文档上做 JSON 搜索只需毫秒级。它还支持把冻结的程序接到通用神经网络上端到端训练,或者解冻权重看看训练一个手写程序会发生什么。适合对可微编程、GPU 计算或「程序即模型」这个脑洞好奇的前端和算法工程师,普通业务开发者关系不大。
上手成本:中
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仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2026-10-15 |
| 最后推送 | 19 天前 |
| 热度分 | 12.0 |