% predict3.m  Predictor de la red neuronal en tareas RN4 y RN5
%
function [p,p0,h2] = predict3(Theta1, Theta2, X)
%
% Input:
%    X: datos de entrada, una fila para cada caso
%    Theta1, Theta2: matrices con pesos de las 2 etapas de la red neuronal
% Output:
%    p: prediccion del label de cada caso (digito de 1 a 10, el 10 vale por 0)
%    p0: como p, pero con 0 en vez de 10


m = size(X, 1);  % cantidad de casos

Xampl=[ones(m, 1) X];  % ampliada, con 1 en la primer posición de cada caso
y1=Xampl * Theta1';
h1 = sigmoid(y1);
%-------
h1ampl=[ones(m, 1) h1];  % ampliada, con 1 en la primer posición de cada caso
y2 = h1ampl * Theta2';
h2 = sigmoid(y2);
%--------
[dum,p] = max(h2, [], 2);  % halla el max de h2 en cada fila para cada caso)
% p es ordinal del max

p0=rem(p,10);   % cambio 10 por 0