Julia：用多层感知机解决异或问题

4年前更新

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1/ 异或问题（XOR Problem）

异或问题就是当两个输入的布尔值一致时，输出为 True（可以用 1 代表），如果两个输入的布尔值不一致的时候，输出为 False（可以用 0 代表）。

据说多层感知机（MLP）是很难处理异或问题的，就好比下面的问题。

首先由一个问题引入，来自邱锡鹏老师的书《神经网络与深度学习》第四章的习题 4-2：

习题 4-2 试设计一个前馈神经网络来解决 XOR 问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用 ReLU 作为激活函数。

一个可行的结果如下，

\boldsymbol{W}^{(1)}=\left[\begin{array}{ll}1 & 1 \\ 1 & 1\end{array}\right], \boldsymbol{b}^{(1)}=\left[\begin{array}{c}0 \\ -1\end{array}\right]\\ \boldsymbol{w}^{(2)}=\left[\begin{array}{c}1 \\ -2\end{array}\right], b^{(2)}=\left[0\right] \tag{1}

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THE END

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