Dos coordenadas. Muchas posibilidades.
La red recibe las coordenadas x e y. Explora el plano y verás sus activaciones y su predicción para ese lugar, incluso donde no hay ejemplos.
+ AGENTIC INTELLIGENCE / EXEGOL.ONE
Una red neuronal real.
Aprendiendo delante de ti.
Cambia los datos. Sigue la señal.
Descubre cómo aparece un patrón.
Mueve el cursor o toca para seguir un punto.
Red 2 → 8 → 8 → 2 · 114 parámetros
Activaciones del punto que estás explorando.
Probabilidades del modelo para el punto seleccionado.
↳ El fondo del plano es lo que la red cree. Los puntos son lo que le enseñas.
Qué estás viendo ↗ABRIR LA CAJA NEGRA
Un proceso visible.
Matemáticas que puedes tocar.
La red recibe las coordenadas x e y. Explora el plano y verás sus activaciones y su predicción para ese lugar, incluso donde no hay ejemplos.
Al entrenar, cada ejemplo produce un error. La retropropagación calcula cómo cambiar los pesos y sesgos; el descenso de gradiente los actualiza para reducirlo.
La línea del plano marca dónde ambas clases tienen la misma probabilidad. Aparece a partir de los pesos aprendidos. Añade un ejemplo y observa cómo responde.
Red densa 2–8–8–2: 96 pesos y 18 sesgos. Activación tanh en las capas ocultas y softmax en la salida. Entropía cruzada, descenso de gradiente estocástico y tasa de aprendizaje 0,035.
El acierto se calcula sobre los ejemplos de entrenamiento, no sobre un conjunto de prueba: no mide generalización. Las probabilidades no garantizan certeza. Las luces muestran contribuciones y activaciones reales del punto explorado; el recorrido de los pulsos es una guía visual, no la velocidad del cálculo ni los gradientes. Este clasificador didáctico no es un modelo de lenguaje ni de difusión.
Cambiar de patrón o reiniciar restaura los datos y pesos iniciales. Añadir un punto conserva lo aprendido e inicia un nuevo tramo de la gráfica de error. El trabajo se pausa al ocultar esta pestaña o sacar el laboratorio de la vista. Nada se envía ni se guarda al recargar.
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