决策边界
一个两层的神经网络，2 个输入、8 个隐藏单元、1 个输出，在你的浏览器里实时训练。背景的颜色就是它当前学到的分界线 —— 点画布可以加数据点，它会立刻重新画。
误差 —
准确率 —
训练轮次 0
说明：这玩意儿没用什么库，纯手写的反向传播。我其实没完全看懂，但把公式抄对之后它真的能收敛。
加的点如果自相矛盾（同一个位置又标 A 又标 B），它就学不会，准确率会在 50% 附近晃。这不是 bug，是它尽力了。
一个两层的神经网络，2 个输入、8 个隐藏单元、1 个输出，在你的浏览器里实时训练。背景的颜色就是它当前学到的分界线 —— 点画布可以加数据点，它会立刻重新画。
说明：这玩意儿没用什么库，纯手写的反向传播。我其实没完全看懂，但把公式抄对之后它真的能收敛。
加的点如果自相矛盾（同一个位置又标 A 又标 B），它就学不会，准确率会在 50% 附近晃。这不是 bug，是它尽力了。