スタンドアロンタイプのプロトタイプを作成しました
（公開はもう少しあとで）

計算能力については、XOR問題、解析関数の外挿問題を試しましたがXOR問題に関しては満足の行く結果です。
解析関数の外挿については、まだ教師信号との誤差が大きいので、大まかな外挿程度なら可能です。

当初、シンプルにシグモイド関数のみで学習を行っていましたが、試行錯誤の結果RBFを併用した方が
学習速度がかなり向上することが判明したので、現在評価関数はSigmoid+RBFのハイブリッドタイプとなっています。

また、修正モーメント法を用いてローカルミニマム問題をかなり回避できているので、学習は安定しています
（XOR問題に限っては）

難点としては、かなり微妙なパラメータ調整（中間層の数や学習率、誤差判定）が必要で、間違ったパラメータ設定をするとすぐに係数爆発してしまいます(NaNが返るので、それ以降の学習ができない)

なんとかならないものでしょうか・・・