Una red neuronal densa de cuatro capas ejecutándose de verdad. No es una animación grabada: hay pesos, se calcula en cada trazo y lo que ves recorrer las aristas es el resultado de ese cálculo.
64 → 16 → 12 → 6. La rejilla de 8×8 que pintas es la capa de entrada:
cada celda es una neurona y su valor es la intensidad con que la has marcado. Las dos
capas intermedias transforman esa señal y la última produce seis valores que suman 100 %.
Suma las salidas de la capa anterior multiplicadas por su peso, añade un sesgo y pasa
el total por tanh, que lo comprime entre −1 y 1. La capa final usa
softmax: convierte seis números sueltos en porcentajes que suman uno.
Los pesos son aleatorios, generados con inicialización de Xavier. No se ha aprendido nada de ningún conjunto de datos, así que los nombres de las clases de salida (Alfa, Beta, Gamma…) son etiquetas arbitrarias: la red no reconoce lo que dibujas.
Esto es una visualización de cómo se propaga la información dentro de una red densa, no un clasificador. Pulsa Repesos y verás que con el mismo dibujo la salida cambia por completo: es exactamente lo que demuestra que no hay aprendizaje detrás.
Las 1 200 conexiones se dibujan en un único LineSegments en vez de como
objetos independientes, y solo se emiten pulsos por las aristas que llevan señal real.
Sin esas dos decisiones la escena no se sostendría a 60 fps.