Una red neuronal para resolver una ecuación de primer grado

Supongamos la ecuación: 3x+5=19
Representamos la ecuación como una red neuronal:

Hay dos células, la amarilla y la azul.
Red de dos capas.
Hay dos pesos, el de entrada de x que vale 3, y el de entrada del 5 que vale 1.
La célula amarilla tiene una función base que depende de la entrada: 3x+5.
La función de activación f(x)=3x+5
Entrenamos la red dando a x el valor 3, f(3)=3·3+5=14. El valor esperado es 19, se comete un error de -5. Ahora se da el valor x=4, f(4)=3·4+5=17, el error es -2.Si x=6, f(6)=23, el error es de +4. Cuando el error es negativo se tiene una aproximación por defecto de la solución, cuando es positivo es por exceso, la solución exacta sólo se obtiene para error cero. La red debe de saber encontrar soluciones por defecto, por exceso y exactas.

Del papel al ordenador sin programar

¿Como resolver una ecuación de primer grado si tenemos en mecanismo del drag&drop y una fuente de símbolos, signos y números?
Tenemos una ecuación sencilla de primer grado, por ejemplo:
3x-4=7+2x

Entonces hay dos cajas Caja1{} y Caja2{}, que tienen que tener en todo momento lo mismo aunque con expresiones diferentes. Arrastrando de una fuente los números, las x y los símbolos ponemos:
Caja1{3·x,-4} Caja2{7,2·x}
Movemos
Caja1{3·x,-2x, -4} Caja2{7}
Movemos
Caja1 {3·x,-2·x} Caja2{7,4}
Simplificamos
Caja1 {x} Caja2{7,4}
Simplificamos
Caja1 {x} Caja2 {11}

Otro ejemplo: 3x-3=-2x+7
Caja1{3·x,-3} Caja2{-2·x,7}
Movemos
Caja1{3·x,2·x, -3} Caja2{7}
Movemos
Caja1 {3·x,2·x} Caja2{7,3}
Simplificamos
Caja1 {5·x} Caja2{7,3}
Simplificamos
Caja1 {5·x} Caja2 {10}
Dividimos el contenido de las cajas en 5 partes iguales
Caja1 {x,x,x,x,x} Caja2 {2,2,2,2,2}
Simplificamos
Caja1 {x} Caja2 {2}