chenglou/handwired は、学習なしで普通の JavaScript コードをニューラルネットワークに変換するプロジェクトです。条件分岐やループ、状態を持つプログラムをニューラルネットワーク演算として表現し、JavaScript や WebGPU で実行します。TypeScript で書かれ、ライセンスは MIT です。リポジトリには星 1692 個が表示されています。
README では、変換に行列乗算と rectified gated linear（reglu）演算を使うと説明しています。条件分岐では片側だけを実行するのではなく、両方を計算し、0 または 1 の重みで結果を選びます。挙げられた例の a>4 という条件は Math.max(0, a-4) - Math.max(0, a-5) と表されます。この基本演算だけでプログラム全体が微分可能になり、重みは直接指定することも、学習対象として扱うこともできます。固定したプログラムを通常のニューラルネットワークに接続して一緒に学習させる実験只能说可能です。README には、JavaScript による検索で 10 万件のドキュメントをミリ秒単位で処理するデモも掲載されています。
ただし、README だけではこのプロジェクトがデモ中心なのか研究性質なのかがはっきりしません。可微性と正確性については例で説明されているだけで、正式な検証の数値や手順は示されていません。したがって、デモは興味深い可能性を示していますが、このアプローチの信頼性と適用範囲は文書だけでは判断できません。