Red Neuronal - Modificacion

import sys

#Variables
x=[] w=[]  wn=[] wi=[]
alpha = 0.05
umbral = 0.5
t = 0 p = 0 res = 0 res2 = 0 suma = 0 mult = 0 cont = 0 i = 1

def main():

    global x,w,wn,wi,umbral

def inicio():

    global x

    for i in range(10):

        x.insert(i,random.uniform(0.0,1.0))

        w.insert(i,random.uniform(-1.0,1.0))

    x.append(-1)
    print '\nVector de elementos de entrada introducido \n', x[:]

    w.append(umbral)
    print '\nVector de elementos de pesos generado \n', w[:]

def comparacion(t):

    global cont

    if(suma>=umbral):   #comparar suma con el umbral

        p=1     #suma mayor o igual a 1, salida obtenida = 1
        print '\nLa salida obtenida = 1'

    else:

        p=0     #de lo contrario, salida obtenida = 0
        print '\nLa salida obtenida = 0'

    i=1
    if(t!=p):
        wn[:]=[]

        for i in range(11):

            mult = alpha*(t-p)*x[i]
            wi.insert(i,w[i] + mult)
            wn.insert(i,wi[i])
        wn.append(umbral)
        w[:]=[]
        for i in range(11):
            w.insert(i,wn[i])

        print '\nVector de elementos de pesos nuevos generado es \n', wn[:] #imprimimos el vector nuevo de pesos
        sumatoria()

    return w[:]


def main():
    inicio()

main()