brainy работает с XOR

# learm.py
def calc_hid_error(nn_params: Nn_params, layer_ind: int, errors_next: list, layer_hidden: list, loger: logging.Logger):
    layer = nn_params.net[layer_ind]
    for row in range(layer.out):
        tmp_v = 0
        for elem in range(layer.in_):
            tmp_v += layer.matrix[row][elem] * errors_next[row] * operations(
                layer.act_func + 1, layer_hidden[row], nn_params)
        layer.errors[row] = tmp_v

def upd_matrix(nn_params: Nn_params, layer_ind, errors_next, inputs, lr, loger):
    layer = nn_params.net[layer_ind]
    for row in range(layer.out):
        error_next = errors_next[row]
        for elem in range(layer.in_):
            if layer.with_bias:
                if elem == 0:
                    layer.matrix[row][elem] -= lr * error_next * 1
                else:
                    layer.matrix[row][elem] -= lr * \
                        error_next * inputs[elem]
 
            else:
                layer.matrix[row][elem] -= lr * \
                    error_next *\
                    inputs[elem]

# operations.py
elif op == INIT_W_MY:
        if ready:
            ready = False
            return -0.567141530112327
        ready = True
        return 0.567141530112327

# shell_code.py
xor_p = (push_obj, X, push_obj, Y_xor, determe_X_Y, push_obj, X, push_obj, Y_xor, determe_X_eval_Y_eval,
         make_net, ('S', ('D', 'D'), (2, 8, 1), ('tr', 'tr'),
                    ('usebias_0', 'usebias_0')),
         fit_net, (100, 0.1, True, 100, 0, "mse", True, loger),
         stop)