Пишем нейросеть на Java с нуля: Perceptron через TDD | #1

Пишем собственную нейросеть на Java с нуля — без TensorFlow, PyTorch и готовых AI-фреймворков. И используем TDD, чтобы разобраться, из чего состоит её базовый элемент — Perceptron. Я решил разобраться, что на самом деле происходит внутри нейросетей. Не просто вызвать готовый API, а самому пройти путь от математической идеи до работающего кода. В этой серии мы исследуем перцептрон и постепенно формируем его архитектуру с помощью Test-Driven Development (TDD). Что будет в этом инженерном эксперименте: — Реализация Perceptron на чистой Java — Инициализация и генерация весов — Вычисление взвешенных сигналов — Функция активации — Проектирование классов и разделение ответственности — TDD: тесты, реализация и рефакторинг Это не tutorial с заранее подготовленной архитектурой. Мы разбираемся в незнакомой области по ходу работы: проверяем гипотезы, пишем тесты и принимаем инженерные решения на основе конкретных требований. Важно: на этом этапе перцептрон ещё не умеет обучаться. Мы только строим его базовую структуру. В следующей серии проверим математику тестами и продолжим путь к обучению нейросети. 🛠️ Исходный код и история разработки: GitHub: https://github.com/tddSaboteur/red_candeles 📡 Связь со штабом: Telegram: https://t.me/tdd_saboteur Если ты Java-разработчик и тоже хочешь разобраться, как устроен AI под капотом, — присоединяйся к эксперименту. Буду рад обратной связи в комментариях: что стоит разобрать подробнее, какие инженерные решения вызывают вопросы и что интересно проверить дальше. TDD Saboteur — Java, TDD, архитектура и инженерные эксперименты. #Java #TDD #NeuralNetwork