神经网络的计算步骤是怎样的？

把定性变量量化就好了
比如说换成名义变量或者有序变量

1)数据准备：包括将定性转化为定量   剔除异常数据  准备要输入的变量  比如是否考虑使用主成分缩减变量维度  变量是否要标准化等等

2）网络模型选择

3）训练 ：   训练的目标设定   用哪些数据进行训练等  得到模型的参数估计

4）验证： 用除了训练的数据验证模型的恰当性   对模型进行评价

5）预测： 代入数据预测

比方说我有六个输入变量，六个输出变量，每个变量又是向量怎么处理？
具体为：输入层：
x1=[33136        15278        15278        941]
x2=[4.5405e+005        2.5232e+005        2.5232e+005        16136]
x3=[.........................................]
x4=[.........................................]
x5=[.........................................]
x6=[.......................................]
输出层：
y1,
y2,
y3,
y4,
y5,
y6
隐层一个，
如何编程？