Visualize como um neurônio artificial cria um hiperplano para separar dados
O perceptron é a unidade básica de uma rede neural, inspirado no funcionamento de neurônios biológicos. Ele recebe entradas ponderadas, aplica uma função de ativação e produz uma saída.
No exemplo acima, você pode ver como um único perceptron cria um hiperplano (linha em 2D) para separar duas classes de pontos. Os pesos (w₁ e w₂) determinam a inclinação da linha, enquanto o bias (b) controla o deslocamento da linha em relação à origem.
A equação do hiperplano é: w₁x + w₂y + b = 0
Ajuste os controles deslizantes para ver como diferentes valores de peso e bias afetam a capacidade do perceptron de classificar corretamente os pontos.