Reveer si es posible la reutilización de variables y generalizar para el caso de perceptron simple o multicapa (singletrain vs backpropagation)

Lee las matrices de adyacencias y algún otro dato y genera la red

Falta dividir por la norma

Hacer variable la constante de la sigmoidea por configuracion

Ver si es posible que se puedan agregar en la primera linea de los csv un comentario para saber que son los valores que lleva adentro por ejemplo:

CSV del problema OR: datos: X1,X2,YD

Esto es para saber que datos son los que contiene al abrir el archivo, porque a veces no sabes cuantas entradas tenes ni cuantas salidas deseadas y de que se tratan.

Debe leer los 3 conjuntos (Entrenamiento, Prueba y Validacion), debe primero entrenar la red, luego hacer los test en los conjuntos de prueba y validación y debe calcular el porcentaje de aciertos real

Debe leer los pesos de un archivo, probar los casos de prueba, y consultar si acierta la salida esperada. Debe devolver el porcentaje de aciertos

Crear una función en utils para separar las X de las YD. Se tiene un vector<vector< double> > y lo que se espera obtener son 2 vector<vector< double> > con: en uno la/las entrada/s y en otro la/las salida/s esperada/s

El problema del utils.h/cpp para definir esta constante.

El calculo del error (el que se grafica) deberia hacerse una vez terminada una epoca y sin actualizar los pesos W.

Graficar despues de hacer los cálculos porque cuando finaliza el entrenamiento por alun criterio igual se grafican n max iteraciones.

Para las pruebas