ネットが、境界線を描けるようになる

これは「公知手法の教育デモ」です

多層パーセプトロン（MLP）を誤差逆伝播（バックプロパゲーション）で学習させる、機械学習入門の定番です。本デモは教育・演出目的で、当社の LogicLock／保存則監査や、業務上の予測とは無関係です。学習も推論もすべてあなたのブラウザ内で行われます。

• 構造：入力2 → 隠れ層8 → 隠れ層8 → 出力1（活性化 tanh）
• 背景色：各地点をネットがどちらのクラスと判断するか（濃いほど確信が強い）
• 学習率：大きいと速いが不安定、小さいと安定だが遅い
• 難易度：円＜二峰＜XOR＜渦巻き の順に境界が複雑
• 収束したら「データ再生成」や「重み初期化」で学習し直せます

外部通信も学習済みモデルもありません。重みは毎回ランダム初期化です。