Однослойный персептрон, распознавание цифр

package raspoznat;
 
public class Raspoznat {
   
    
    // То, что подается на вход
    double [] enters = {0,0,0,0,1,
                        1,0,0,0,1,
                        1,1,1,1,1,
                        0,0,0,0,1,
                        0,0,0,0,1};
    double [] neiron;  // Значение, получаемое в  нейроне
    double [] wEO; // Вес
    
    // Образцы цифр для обучения
    double [][] patterns ={
        {0,0,0,0,1,
         0,0,0,1,1,
         0,0,1,0,1,
         0,0,0,0,1,
         0,0,0,0,1},
        
        {1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1,
         1,0,0,0,0,
         1,1,1,1,1},
        
        
        {1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1},
        
        {1,0,0,0,1,
         1,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         0,0,0,0,1}
        };  // поступающие значения
    
    double [] answers = {1,2,3,4};
    
    Raspoznat(){
        neiron = new double[answers.length];
        wEO = new double[enters.length]; 
        initWes();
        countOuter();
        study();
    }
   
    
    // Инициализация весов
    public void initWes(){            
            for (int i=0;i<wEO.length;i++ ){
                          wEO[i]=Math.random()*0.3+0.1;
            }   
    }
    
    
    // Расчет выхода
    public void countOuter(){
        double gError=0;    // Глобальная ошибка
        for (int i=0;i<answers.length;i++){
            System.out.println("На входе нейрона: ");
            for (int j=0; j<enters.length;j++){
                neiron[i]+=enters[j]*wEO[i];   // Рассчитаем значение, получившееся в нейроне
                answers[i]+=patterns[i][j]*wEO[i];  // Рассчитаем правильное значение по нейрону
                System.out.print(enters[j] + " ");
            }
            System.out.println();
            System.out.println("Правильное значение нейрона: "+answers[i]);
            System.out.println("Получившееся значение нейрона: "+neiron[i]);
            System.out.println();
        }
    }
    
    
    // Обучение сети, чтобы получить заданный выход
    public void study(){
        double Error=0;    // Ошибка
        for (int i=0; i<patterns.length; i++)
        {answers[i]=0;
            for (int j=0; j<patterns[0].length;j++)
                {
                answers[i]+=patterns[i][j]*wEO[i];
                }
        }
 
            Error=0;  // Обнулим глобальную ошибку
            for (int i=0; i<patterns.length; i++){
                    Error=answers[i]-neiron[i];
                    System.out.println("Ошибка по нейрону: "+Math.abs(Error));
            }
 
    }
 
 
    public static void main(String[] args) {
        Raspoznat Ras= new Raspoznat();
    }
}