Ich habe ein Trainingsset mit Ein- und Ausgängen wie folgt:

Input:
0.832 64.643
0.818 78.843
1.776 45.049
0.597 88.302
1.412 63.458
1.468 49.535
1.985 33.387
2.073 30.279
1.431 55.231
1.116 68.521
1.617 44.362
2.159 66.512

Output:
0 0 1
0 0 1
0 1 0
0 0 1
0 0 1
1 0 0
0 0 1
1 0 0
1 0 0
0 0 1
0 0 1
0 1 0
1 0 0
1 0 0
0 1 0
0 1 0

Ich muss ein neuronales Netzwerk mit linearer Ebene implementieren, das den Datensatz darstellen kann, der am besten in @ enthalten is MATLAB. Was wäre der Algorithmus, um es in MATLAB zu tun?

Die Zielausgabe ist "1 für eine bestimmte Klasse, zu der die entsprechende Eingabe gehört, und" 0 für die verbleibenden 2 Ausgaben.