什么？神经网络还能创造新知识？

异或运算的好处是可以训练整个参数空间，因为只有四种可能的配置可以教。然而，需要一些在神经网络中传递数据集的过程来驱动模型达到零损耗和100%精准，即输出趋向于一个分别是(0,1)、(1,0)和(0,0)、(1,1)的零。

异或运算神经网络的Loss和epochs对比

异或运算神经网络的Accuracy 和epochs对比

然而，训练期也可能陷入停滞，无法衔接。接着精准度停止在75%甚至50%，即一个或两个二元元组的映射是不正确的。在这种情况下就要重新构建神经网络，直到得到合适的解决方案。

分析和结论

现在验证Keras神经网络是否与建构的具有相似结构。通过返回权值(参见代码片段的末尾)，得到了权值和偏差值。

Python的脚本输出

使用这些参数来重建神经网络(再次使用Excel)。由三个操作符组成。

基于Keras训练的异或运算神经网络

（编辑：西安站长网）

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