2層のニューラルネットを学習させ、決定境界が育つ様子を眺める。逆伝播もプレーンJSで実装。
入力2 → 隠れ層（tanh）→ 出力1（sigmoid）の小さなニューラルネットを、誤差逆伝播と勾配降下で学習させています。背景の色が各点を「青クラス / 橙クラス」と予測する確率で、学習が進むと境界が非線形に曲がっていきます。すべてライブラリ無しの手書き実装です。