t_wの輪郭

func node_exec(node *Node, program Program, inputs *[constant.EMBEDDING_LENGTH + 1]int, input_map *map[int]int) int {
	if node.Executed {
		return node.Value
	}
	if node.Function < program.Static_functions_index_max {
		node.Executed = true
		node.Value = program.Functions[node.Function](inputs, input_map, &program.Queue, &program.Stack, 0, 0)
		return node.Value
	}

	wg := sync.WaitGroup{}
	node.Executed = true
	arg1 := 0
	arg2 := 0
	wg.Add(2)
	go func() {
		arg1 = node_exec(&program.Nodes[node.Index1], program, inputs, input_map)
		defer wg.Done()
	}()
	go func() {
		arg2 = node_exec(&program.Nodes[node.Index2], program, inputs, input_map)
		defer wg.Done()
	}()
	wg.Wait()
	node.Value = program.Functions[node.Function](inputs, input_map, &program.Queue, &program.Stack, arg1, arg2)
	return node.Value
}

あれ

あれ遺伝的プログラミング深層学習

あれ

2023/6/18 10:39:00

やっぱり遺伝的プログラミングより深層学習の方が良いのだろうなぁ

あれ

Cartesian Genetic Programmingで文章の類似度を学習あれ遺伝的プログラミング遺伝的アルゴリズム

あれ

2023/6/18 10:06:00

時間経過で学習が進まない……！
いまだかつてない雑な実装をしたせいだろうか

普通、遺伝的アルゴリズムないし遺伝的プログラミングを実装するときは、全個体を評価した後に、その評価を元に新世代に総とっかえするんだけど、今回実装がめんどかったので、以下のような処理でごまかしてる

ランダムに2体取り出してくる
交叉と突然変異で新個体を作る
1. で取り出した個体のうち評価が低いものを新個体と入れ替える

あれあれあれ

Cartesian Genetic Programmingで文章の類似度を学習深層学習は面白くないこれ深層学習の効果なのかな？あれあれ遺伝的プログラミング深層学習

学習には遺伝的プログラミングというのを使っています

2023/6/18 9:40:00

深層学習は面白くないので……

あれ

LLM Cartesian Genetic Programmingで文章の類似度を学習ヒートマップ遺伝的プログラミング knownetにベクトル検索を実装 Go言語

あれ

2023/6/18 5:57:00

ボロボロの研究成果です

遺伝的プログラミング、精度出ねぇんだわ。

でも、モデルのサイズは小さいぞ！！
812KBや。
一般的な大規模言語モデルというかディイイイイイプラーニングはGBとかサクッと行く

食事の文章に関してはいい感じに類似判定されているのは、データ元の人格が出てますねぇ。

あれ学習には遺伝的プログラミングというのを使っていますあれあれあれ

ADFs 遺伝的プログラミング Genetic Programming

Automatically Defined Functions

2023/6/17 1:05:00

あれ

2023/6/24 7:42:00

なので自動テストで一個づつ動いているか確認しようと思ったのだが、ちゃんと動いてるはずだったのに自動テスト書いたらpanicで全然動かへん。

なんで動いてるんだこいつ……

いや、なんかgo runで動かすとバグんないんだけど、go testするとバグる。なんだこれ、goroutine分からん。

やっぱりgoroutineというか並列処理みたいなことを再帰関数でやるってのは辞めた方が良い予感。ワシには難しすぎる問題になる。

func node_exec(node *Node, program Program, inputs *[constant.EMBEDDING_LENGTH + 1]int, input_map *map[int]int) int {
	if node.Executed {
		return node.Value
	}
	if node.Function < program.Static_functions_index_max {
		node.Executed = true
		node.Value = program.Functions[node.Function](inputs, input_map, &program.Queue, &program.Stack, 0, 0)
		return node.Value
	}

	wg := sync.WaitGroup{}
	node.Executed = true
	arg1 := 0
	arg2 := 0
	wg.Add(2)
	go func() {
		arg1 = node_exec(&program.Nodes[node.Index1], program, inputs, input_map)
		defer wg.Done()
	}()
	go func() {
		arg2 = node_exec(&program.Nodes[node.Index2], program, inputs, input_map)
		defer wg.Done()
	}()
	wg.Wait()
	node.Value = program.Functions[node.Function](inputs, input_map, &program.Queue, &program.Stack, arg1, arg2)
	return node.Value
}