back propagation model
学習回数：
実行
構造データ
入力ユニット数 2 出力ユニット数 1 関数タイプ 0 隠れ層の数 1 各隠れ層のユニット数（下から） 1 バイアス入力ユニット数 1 ユニット番号：出力ユニットから順に番号付け 入力方法：=-3:固定，=-2:入力後学習，=-1:乱数(default，[-0.1,0.1])） 値：バイアス値（ー２またはー３の時）または一様乱数の範囲（下限，上限） 1 -1 -0.1 0.1 接続方法の数 2 ユニット番号：ユニットk1からk2を，k3からk4に接続 接続方法：=0:接続なし，=1:乱数，=2:重み入力後学習，=3:重み固定 値：重み（２または３の時）または一様乱数の範囲（１の時：下限，上限） 3 4 1 2 1 -0.1 0.1 2 2 1 1 1 -0.1 0.1
制御データ
誤差 0.1 出力 2 出力ファイル kekka 順番 0 η 0.5 α 0.8
未学習パターン
パターンの数 4 入力ユニット数 2 出力ユニット数 1 入力１ 0 0 出力１ 0 入力２ 0 1 出力２ 1 入力３ 1 0 出力３ 1 入力４ 1 1 出力４ 0
学習パターン
パターンの数 4 入力ユニット数 2 出力ユニット数 1 入力１ 0 0 出力１ 0 入力２ 0 1 出力２ 1 入力３ 1 0 出力３ 1 入力４ 1 1 出力４ 0
結果