#XOR门的实现这是一个代码,用于计算两个变量X1和X2的XOR,并将结果存储在Y中。XOR函数X + Y ----> X xor Y 0 + 0 ------> 0 0 + 1 ------> 1 1 + 0 ------> 1 1 +1 -----> 0
XOR是一个简单的函数,如果输入位数true为奇数,则返回真值。 以下代码是一个简单的神经网络分类器,它基于机器学习中的逻辑回归原理来执行任务。 它利用了Torch(Python中的机器学习库)。 数据以张量数组的形式存储。 在类XOR(内置)中创建一个新模型。 这包括第一层中的2个输入,隐藏层中的2个激活气泡和单个输出。 对象“自身”是由XOR类构成的。 这将包含我们正在处理的所有数据。 该算法将神经元层的激活计算为aL = g(zL),其中aL是第L层(本质上是向量)的激活.zL的计算如下:zL = aL-1 * wL-1 +