Пишем нейросеть на Java с нуля: Обучение перцептрона TDD | #2

Пишем собственную нейросеть на Java с нуля — без TensorFlow, PyTorch и готовых библиотек. В этой серии мы уходим от базового калькулятора и внедряем Delta Rule (Дельта-правило), чтобы вдохнуть в наш Perceptron первый автономный разум. Многие Java-разработчики используют AI на уровне вызова сторонних API или конфигурации готовых Spring-библиотек. Но если ты хочешь действительно понять, как устроен ИИ под капотом на уровне памяти и байт-кода, есть только один способ — сесть и написать математику обучения своими руками. В этой серии мы продолжаем операцию «Красные Свечи» и силой Test-Driven Development (TDD) заставляем один изолированный нейрон самостоятельно корректировать свои веса на основе ошибок. Что внутри этой инженерной вылазки: — Перевод абстрактной математики машинного обучения на строгий язык Core Java — Написание падающего TDD-теста на корректировку весов в JUnit 5 — Реализация Delta Rule (Дельта-правила) и логики обратной связи — Борьба со знаками ошибок. — Борьба с созданым легаси кодом. Это не лекция с заученным кодом. Весь процесс идет в прямом эфире: со всеми опечатками, размышлениями вслух и принятием архитектурных решений на ходу. начнем объединять перцептроны в первый многослойный слой. 🛠️ Исходный код и история разработки (включая CHANGELOG): GitHub: https://github.com/tddSaboteur/red_candeles 📡 Наш секретный штаб (прогрев и внутренняя кухня проекта): Telegram: https://t.me/tdd_saboteur Если ты Java-синьор или тимлид и хочешь очистить мышечную память от легаси-костылей — присоединяйся к эксперименту. Жду твою обратную связь и вопросы по математике весов в комментариях. TDD Saboteur — Java, TDD, предсказуемая математика и ИИ-автономки с нуля. #Java #TDD #NeuralNetwork #MachineLearning #Perceptron #CoreJava #AI