隠れユニットを２層にして、それぞれ２ニューロンあるネットワークで100万回、排他的論理和を学習させた。学習係数は、0.05とごく小さくしてある。1の時は、0.988以上、0の時は、0.02以下とかなりはっきりと識別している。
次は、手書き文字の認識をさせよう。
入力データ 0 1 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988652 教師出力データ 1 -----------------No.999994------------------ 入力データ 0 1 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988661 教師出力データ 1 -----------------No.999995------------------ 入力データ 1 1 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.0153844 教師出力データ 0 -----------------No.999996------------------ 入力データ 1 1 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.0153657 教師出力データ 0 -----------------No.999997------------------ 入力データ 0 0 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.00271229 教師出力データ 0 -----------------No.999998------------------ 入力データ 1 0 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988581 教師出力データ 1 -----------------No.999999------------------ 入力データ 1 1 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.0153556 教師出力データ 0 -----------------No.1000000------------------ 入力データ 1 0 Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988579 教師出力データ 1