Раздел 03 · Практика
Два опыта прямо на странице: настоящий классификатор, который учится на ваших точках, и наглядное объяснение, почему одна и та же модель отвечает то скучно, то дико.
Опыт 01
Кликайте по полю, чтобы расставить точки двух цветов, и нажмите «Обучить». Модель — логистическая регрессия, то есть ровно один нейрон с сигмоидой: два веса и смещение.
Расставьте хотя бы по одной точке каждого цвета — иначе учиться не на чем.
Фон показывает уверенность модели: чем насыщеннее цвет, тем сильнее она настаивает на своём. Полоса посередине — зона сомнения.
Нажмите «Пример: XOR». Точность застрянет около 50 % — одной прямой такие данные не разделить. Именно это в 1969 году едва не похоронило нейросети: спасли скрытые слои.
Опыт 02
Языковая модель не выбирает следующее слово — она выдаёт вероятности для всех слов сразу. Температура решает, насколько строго следовать этому распределению.
T = 1.00 — распределение как есть, без искажений.
Фраза: «Утром я налил себе чашку…»
Что получилось
При T → 0 модель всегда берёт самое вероятное слово и начинает повторяться. При T → 2 редкие слова получают шанс, и текст уходит в сторону.