Нейросеть обратного распространения

Здравствуйте!) С нейросетями познакомилась недавно...
Есть задание:
Реализовать алгоритм обучения нейросети методом обратного распространения, выбрать тестовые точечно-заданные кривые, например, составные кривые Безье ... построить график поверхности с помощью нейросети...
Структура сети *в картинке* - двухслойная с 4 и 3 нейронами соответственно...
Сначала пыталась создать её про сто с помощью кода типа
net = newff([-10 -10],[4 3],{'tansig' 'purelin'});
Но потом пошла другим путём - через nntool в командной строке, но не до конца разобралась какие переменные вставлять в input, target data и т.п. и дальше, почему-то не меняется кол-во нейронов во втором слое - так и остаётся 1 шт. Пыталась через nftool - но там та же проблема...

Есть код для маткада просто построения поверхности - без нейросети.... а как вообще её делать? и выборку начальную, на которой сеть учится, как составлять? и что делать с обратным распространением? можно просто написать traingd или расписывать много-много формул, каких много в теоретическом описании метода?
Помогите пожалуйста кто чем сможет...

Миниатюры