Blockz10 Neural Uma rede neural construída somente de blocos

 Blockz10 Neural

Uma rede neural construída somente de blocos A pirâmide Block 15/5 vira rede neural com as duas operações originais do sistema: redistribuição conservativa (a camada linear) e bônus por limiar (a não-linearidade). Treine XOR, Íris e padrões {e,1} ao vivo, no seu navegador. # De regras fixas a pesos que aprendem Uma rede neural alterna duas operações: transformação linear e não-linearidade. A pirâmide Block 15/5 sempre teve as duas — só faltava deixá-las aprender. A rede não usa blocos: a rede é a pirâmide. 01 · ESTADO / STATE 16 blocos Origem + 15 blocos em 5 níveis. A entrada é um depósito: as features entram nos blocos dos níveis 1–4, sempre com o mesmo total. 02 · CAMADA / LAYER Redistribuição aprendível Cada rodada multiplica o estado por uma matriz 16×16 cujas colunas somam 1 (softmax por coluna): mistura valor sem nunca criar ou destruir — o invariante do Block155Learn. 03 · NÃO-LINEARIDADE Bônus por limiar Blocos acima da média da pirâmide ganham bônus proporcional — a regra original de bônus/perda do 15/5. Matematicamente, é o mesmo "joelho" do ReLU das redes profundas. 04 · RESPOSTA / ANSWER Lida na base Depois de 3 rodadas, o valor desce a pirâmide. A classe prevista é o bloco da base (nível 5) onde mais valor aterrissou — a resposta é onde o valor chega. https://elevbit-ai.github.io/blockz10-neural/#lab Joaquim Pedro de Morais Filho · j360074@hotmail.com · 2020–2026