close all; clear all;

% Imposta i parametri della rete
Ninp=2;    %Numero input (non modificabile)
Nhid=50;   %Numero neuroni nello strato nascosto
Nout=1;    %Numero di output (non modificabile)
N=50;      %Il no. totale di dati sara' N x N

% Genera dati di input (griglia equispaziata sull'intervallo [-2,2])
x1 =linspace(-2,2,N);
x2 = x1;
[X1,X2]=meshgrid(x1,x2);      %Crea griglia delle coppie di valori (x1,x2)
X=[ones(N^2,1) X1(:) X2(:)];  %Crea matrice dei dati di input (N^2 x 3)

% Imposta in modo causale i pesi della rete 
% randn('seed',6220326)
amp_pesi = 3;                             %Parametro che controlla l'intensita' delle connessioni
Omega1 = amp_pesi*randn(Ninp+1,Nhid);     %Pesi connessioni strato di input - strato nascosto
Omega2 = amp_pesi*randn(Nhid,Nout);       %Pesi connessioni strato nascosto - strato di output

% Calcola l'output della rete output = f(input)
% dove f e' la funzione di trasferimento della rete
% Funzione di trasferimento dei neuroni dello strato nascosto: logsig
% Funzione di trasferimento dei neuroni dello strato di output: identita'
y = logsig(X*Omega1)*Omega2;

% Traccia il grafico della funzione di risposta
Y=reshape(y,N,N);
surf(X1,X2,Y);