Xortranは、Fortran IVで書かれた多層パーセプトロン（MLP）で、PDP-11/34A上のRT-11環境でコンパイルおよび実行されます。このプログラムは、古典的な非線形XOR問題を学習するために設計されており、1つの隠れ層（4ニューロン、リーキーReLU活性化）、平均二乗誤差損失を用いたバックプロパゲーション、ヘイリッヒ初期化（手動ガウス）を採用しています。また、学習率の減衰（0.5から0.1、0.01）も実施され、最終的な出力にはtanh関数が使用されます。この神経ネットワークは数百エポック処理後に期待されるXOR出力に収束し、経過時間は実機で数分未満です。プロジェクトは1970年代の最小限のFortran IV環境がバックプロパゲーションを備えた基本的な神経ネットワークを実装するのに十分であったことを示しており、レトロコンピューティングと初期の科学計算から現代の機械学習への架け橋となっています。