多入力多出力のネットワークの学習は、一例として以下のような浅層型のネットワークを使って実現することができます。
入力データ、教師データは、それぞれ [ユニット数 x パターン数] の行列の形で定義します。
% 14入力 3出力のデータセット例をロード
[x,t] = building_dataset;
% 中間層を 10 ユニットとする 3層ニューラルネットを作成
net = feedforwardnet(10);
% ネットワークの学習
net = train(net,x,t);
% 予測
y = sim(net,x);
% 出力vs予測の分布をプロット
plot(t(:),y(:),'.')
