Arquitectura Interna y Dinámica del Perceptrón
Flujo de datos interactivo: Entradas ➔ Suma Ponderada ➔ Activación ➔ Salida
1
Sesgo (Bias) [x0]
0
Entrada X1
0
Entrada X2
Σ
Suma Ponderada
f(z)
Activación Escalón
-
Salida Final (Y)
−
Wb: 0.00
+
−
W1: 0.00
+
−
W2: 0.00
+
🧠 Ecuación e Intersección en vivo
Ecuación de
la recta: esperando datos...
z = (w1 · x1) + (w2 · x2) + bias
⚙️ Regla de Aprendizaje del Perceptrón
Δw = η · (Esperado - Predicción) · Entrada
📐 Separabilidad Lineal
Cortes: Eje X = -- | Eje Y = --
⚡ Función Escalón (Heaviside)
Definición:
f(z)
= z ≥ 0 ? 1 : 0
Comportamiento:
Clasificación binaria rígida
⚠️ El problema del XOR (No Lineal)
Los puntos correspondientes al XOR ([0,1] y [1,0] en verde, contra [0,0] y [1,1] en rojo) no se pueden dividir linealmente mediante una sola recta plana. ¡Un solo perceptrón nunca podrá resolverlo, requiriendo una capa oculta!
🕹️ Modo Simulación:
🏋️ Entrenar Compuerta:
🧪 Probar Entrada:
Consola inicializada. Listos para comenzar a aprender.