RedNeuro

Red neuronal desde cero con NumPy para clasificar candidatos a púlsar (dataset HTRU2). Sin TensorFlow ni PyTorch: init, forward, backward y gradient descent escritos a mano.

Correr

nix develop
python scripts/download_data.py
python scripts/train.py

Para verla trabajar candidato por candidato:

python scripts/train_live.py

Resultado

Red 8→16→1, 1000 iteraciones, test de 3,578 candidatos.

umbral	precision	recall	F1
0.50	0.931	0.783	0.851
0.35	0.903	0.826	0.863

Accuracy 0.976, pero un modelo que dice "no púlsar" a todo saca 0.909. Por eso las métricas de arriba.

Cómo se hizo

Paso a paso, con la matemática y los errores del camino: richard7987.github.io/RedNeuro (fuente en docs/).