// Create the Neural Network
let nnet: NeuralNetwork = new NeuralNetwork({
    inputCount: 2,
    outputCount: 1,
    numberOfHiddenLayers: 0,
    neuronsPerLayer: 30,
    initialWeightRange: 1,
    neuronalBias: 0.5
});
 
// XOR truth table
let patterns: TrainingPattern[] = [
    { input: [0, 0], output: [0] },
    { input: [0, 1], output: [1] },
    { input: [1, 0], output: [1] },
    { input: [1, 1], output: [0] }
];
 
// training the network using the generated patterns
// Training parameters:
// Pattern generation function, shuffle patterns in each epoch, number of epochs, learning rate, target MSE
nnet.train(() => patterns, true, 2000, 0.8, 0.001);
 
// Expected results
const delta = 0.2;
assertNetworkResult(nnet, [1, 1], 0, delta);
assertNetworkResult(nnet, [1, 0], 1, delta);
assertNetworkResult(nnet, [0, 1], 1, delta);
assertNetworkResult(nnet, [0, 0], 0, delta);