我需要一个网络，它会返回一些曲线表示的点（让我们假设它们只是从-1到1的点）。
我有4个学习集（提供非常简化的例子）：
输入：[1,2,3,4 ... 1190] 目标：[0.1,0.2，... 1.0]
输入：[2,3,4,5 ... 1190] 目标：[0.11,0.21，... 1.0]
输入：[0,3,1,4 ... 1190] 目标：[0.01,0.23，... 1.0]
输入：[0.1,0.3,0.5,1 ... 1190] 目标：[0.5,0.3，... 1.0]
我想使用上述所有组训练感知器多层网络，但我发现的所有训练实例都是针对一组数据=＆gt;一个预期的产出。 如何使用许多数据集训练网络？
我尝试以一个numpy数组的形式提供所有这些，但我认为neurolab只取得了它的第一个结果。 如果您想查看我的代码，请按以下步骤操作： https://github.com/emilswiderek/mgr/blob/master/analysis/network.py 我在谈论＆＃39; trainNetwork ＆＃39; network.py 文件中的方法。
提前感谢您的帮助。