https://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2025/05/27/040000

この辺の実装がどのようになっているのかを勉強したい。ChatGPTにお願いしながら、読み進めていくことにする。

msyksphinz.hatenablog.com

テーブルのアップデート方法

void hashed_perceptron::last_branch_result(champsim::address pc,
                                           champsim::address branch_target,
                                           bool taken,
                                           uint8_t branch_type)
{
    // 1) グローバル履歴レジスタ群の更新
    for (auto &hist : ghist_words)
    {
        hist.push_back(taken);
    }

    // 2) 学習条件の判定：誤予測または「弱い正解」のときに更新
    bool prediction_correct = (taken == (last_result.yout >= THRESHOLD));
    bool prediction_weak    = (std::abs(last_result.yout) < theta);
    if (!prediction_correct || prediction_weak)
    {
        // 3) 重みテーブルの更新（パーセプトロン学習則）
        for (std::size_t i = 0; i < std::size(tables); i++)
            tables[i][last_result.indices[i]] += taken ? 1 : -1;

        // 4) 閾値の動的調整
        adjust_threshold(prediction_correct);
    }
}

1. グローバル履歴の更新

for (auto &hist : ghist_words) {
    hist.push_back(taken);
}

ghist_wordsは先ほど初期化した「各テーブル対応の折り畳み履歴レジスタ群」である。

ここで分岐がtaken(true)だったかnot taken(false)だったかを、すべてのレジスタにpush_backする。

各レジスタは自身の長さ(例：3ビット、4ビット、…232ビット)に合わせて古いビットを捨て、新しいビットを折り畳みに反映する。

2. 学習の"いつ"を判断するか

bool prediction_correct = (taken == (last_result.yout >= THRESHOLD));
bool prediction_weak    = (std::abs(last_result.yout) < theta);
if (!prediction_correct || prediction_weak) { … }

prediction_correct：実際の結果takenと、「パーセプトロンの出力が閾値以上かどうか」(yout >= THRESHOLD)を比較して、予測が当たっていたかを判定する。
prediction_weak：出力の絶対値|yout|が、動的閾値thetaより小さい＝「自信が低い」正解だった場合である。

学習条件：誤予測した場合、もしくは自信の低い正解(弱い正解)の場合に重みを更新する。弱い正解にも学習をかけることで、予測境界をはっきりさせ、次回以降の自信を高める狙いがある。

3. 重みの更新（パーセプトロン学習則）

for (std::size_t i = 0; i < std::size(tables); i++)
    tables[i][last_result.indices[i]] += taken ? 1 : -1;

last_result.indices[i]は前回の予測時に計算した「テーブルiを参照するためのインデックス」である。
tables[i][…]は8ビット幅の飽和カウンタ(重み)である。

更新ルール：

実際にtakenなら+1、not takenなら-1を足す。
飽和カウンタなので、あらかじめ決めた最大／最小値を超えないように飽和する。

これにより、誤予測ならば「正しい結果方向」に全テーブルの重みを弱め／強め、自信のなかった正解でも「もっと自信が持てるよう」重みを調整する。