ls

main.cpp

@@ -1,13 +1,39 @@
 #include <iostream>
-
-int calculate(int a, int b) {
-    return a + o;
-}
+#include <vector>
+#include <ctime>
+#include "Xenith/core.h"
+#include "Xenith/typedef.h"
 
 int main() {
-    // print hello world and test void calculate function
-    std::cout << "Hello World!" << std::endl;
-    int result = calculate(1, 2);
-    std::cout << result << std::endl;
+    srand(time(NULL));
+
+    LayerStructure_t layers[] = {
+        {2, SIGMOID}, // Вход: 2 числа
+        {3, SIGMOID}, // Скрытый слой
+        {1, SIGMOID}  // Выход: 1 число
+    };
+
+    NeuralNetwork nn(layers, 3);
+
+    // Данные для обучения
+    std::vector<std::vector<double>> inputs = {{1, 1}, {1, 0}, {0, 0}, {0, 1}};
+    std::vector<std::vector<double>> targets = {{0}, {1}, {1}, {0}};
+
+    // Цикл обучения
+    std::cout << "Training..." << std::endl;
+    for (int epoch = 0; epoch < 20000; epoch++) {
+        for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
+            nn.train(inputs[i], targets[i], 0.5);
+        }
+    }
+
+    // Проверка результатов
+    std::cout << "Results:" << std::endl;
+    for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
+        std::vector<double> res = nn.feedForward(inputs[i]);
+        std::cout << inputs[i][0] << " " << inputs[i][1] << " -> " 
+                  << (res[0] > 0.5 ? 1 : 0) << " (raw: " << res[0] << ")" << std::endl;
+    }
+
     return 0;
 }