Clasificador binario implementado mediante una sola neurona (con funcion de activación sigmoidea), y su propio algoritmo de aprendizaje de pesos.

Mediante el método de la neurona train(tasaAprendizaje, inputX, inputY, expectedOutput), se van ajustando los pesos de este.

Se incluye el test testTraining que ejecuta un entrenamiento con 1,000,000 iteraciones, y luego se analiza la tasa de aciertos y de desaciertos para comprobar la efectividad del clasificador; mediante métricas objetivas.

Aparte se incluyen tests de compuertas logicas implementadas mediante neuronas, para probar el correcto comportamiento de estas.

Se puede importar el proyecto con Eclipse y ejecutar los test con JUnit 4.0.