Visualize como um perceptron multicamadas cria regiões de decisão complexas
O Multilayer Perceptron (MLP) é uma rede neural com múltiplas camadas que podem aprender padrões não-lineares complexos.
Diferente de um único perceptron que só pode criar um hiperplano linear, um MLP combina vários hiperplanos para formar fronteiras de decisão complexas.
Cada neurônio nas camadas ocultas contribui com seu próprio hiperplano, permitindo que a rede aprenda padrões que não são linearmente separáveis, como o problema XOR.
Explore diferentes arquiteturas e observe como as fronteiras de decisão mudam com o número de camadas e neurônios. Use o slider de épocas para ver a evolução da aprendizagem!