NEURAL_IA GitHub

OPEN NEURAL SYSTEM // V2.0

Veja uma rede neural
pensar em tempo real.

Um laboratório visual, aberto e verificável para treinar modelos, investigar decisões e aprender backpropagation sem instalar nada.

Abrir laboratório Criar fork
  • ● Zero backend
  • ● Código aberto
  • ● Testes reproduzíveis
Rede de nós luminosos organizada dentro de um cubo translúcido
SISTEMA ONLINE
ENGINE MLP · BACKPROP
100%NO NAVEGADOR
0CHAVES EXPOSTAS
—STARS
—FORKS
MITLICENÇA ABERTA

LIVE EXPERIMENT // 01

Laboratório neural

Pronto para treinar
LOSS—
ACURÁCIA—
ÉPOCAS0
TEMPO0.00s
MAPA 01

Fronteira de decisão

0 1
MAPA 02

Arquitetura viva

2 → N → 1
SINAL 03

Curva de perda

BCE
CONSOLE 04

Teste uma entrada

LIVE
PROBABILIDADE —
Classe 0

VERIFIED PIPELINE // 02

Do dado à decisão

Implementação pequena o bastante para ser estudada e séria o bastante para ser testada.

01IN

Entrada

Duas variáveis normalizadas entram na rede.

02Σ

Camada densa

Pesos e vieses transformam cada sinal.

03ƒ

Ativação

Tanh cria a não linearidade que resolve XOR.

04∇

Backprop

O gradiente corrige parâmetros a cada amostra.

05OUT

Inferência

Sigmoid produz uma probabilidade entre 0 e 1.

FORWARDh = tanh(W₁x + b₁)
OUTPUTŷ = σ(W₂h + b₂)
LOSSL = −[y log ŷ + (1−y) log(1−ŷ)]
UPDATEW ← W − η∇L

OPEN SOURCE // CONTRIBUTE

Esse laboratório também é seu.

Abra uma issue, proponha um dataset, melhore a visualização ou implemente uma nova função de ativação. O repositório tem testes, padrões de contribuição e contexto para o GitHub Copilot trabalhar com segurança.

Propor melhoria ↗ Guia de contribuição
contribute.sh
$ git clone https://github.com/7dsolv/IA_Neural.git
$ cd IA_Neural
$ npm test

✓ engine tests passed
✓ site integrity passed
✓ ready for pull request