昨天刚开始学神经网络，做完与或非门之后，手贱想做一做异或，真是初生牛犊不怕虎，后来查了下资料，直接查到了深度学习，害，无意入坑。不过既来之，则安之。我准备把这个功能实现，无所谓翻山越岭，但求有所收获。
先看了花书：
第六章 深度前馈网络
第一节XOR 的实现
但是没有看懂，然后再B站看了shuhuai008的白板推导系列的(二十三)-前馈神经网络的第三p ，有种豁然开朗的感觉。但是并没有写出具体的代码实现。我下面的内容有一大部分基于那个视频。大家也可以去看看 白板推导系列的(二十三)-前馈神经网络
下面开始写我思考过程：其实我完全没有思路~
先做做头脑风暴吧：
- 如何用其他逻辑表示呢
首先，异或表示两个状态不同时输出1，相同时输出0
可是计算机看不懂语言，我们还是将他转化为公式，才更好理解。
但是这个公式怎么来呢？ 凭什么是这个公式呢？ 杠精已上线
当然是有根据的：
我们看下异或取正样本的条件；
当 输入
（1，0）-》1
（0，1）-》1
这两个都能输出1对吧，那要是想让异或输出1 ，这两个式子应该是什么关系呢？ 答 或关系，很好，就是或的关系
下面就有了两个式子的联系
下面继续考虑，什么情况下可以保证 输入（1，0） 输出是1呢？
有两种情况：
情况一：原来的函数是一个或函数 这样输入（1，0 ）-》1
情况二：原来是一个与函数，同时x2的输入后进行了非操作，这样有（1，！0）-》1
那究竟是哪一种呢？ 我们在做一个假设：
如果情况一满足异或操作的话，那么输入（1，1） 此时，输出的也为1 ，加之外层的或关系，可见我们最终的输出为1 ，这明显与异或函数（1，1）-》0 不符合。因此，情况二才是真正我们想要的函数。
这样我们就合理的推出了这个式子：
[至此，再次感谢抒怀兄，给予的指点]
【思考时间】推出来这个式子有什么用？ 难道说我们知道了之间的逻辑关系就可以做一个多层感知机（MLP）？ 好像也不是不可以，大胆想象一下：
这不就是三个感知机嘛！ -灵魂画师已上线
对比下周志华老师的图
还不错嘛，哈哈。
有一个无赖的想法，就是用上一篇文章的内容得到与门和或门的阈值和权重，然后直接搬到这里来。根据上面的分析构建出来一个异或函数。可这根本不是直接训练的结果，不过有胜于无。我准备先用这种方式试一下。
w1 | w2 | b | |
与门 | 1 | 1 | -1 |
或门 | 3 | 3 | -1 |
写写函数,由于我们之前那些函数输出的都是1，-1 ，但是输入的是1，0 所以，我们要进行一次统一，就是将输出的-1 转化为零。函数中有标注
import numpy as np
def sign(p):
return 1 if p>0 else -1
def and_(x1,x2):
x=np.array([x1,x2])
return 0 if sign(np.dot(x,[1,1])-1)==-1 else 1
def or_(x1,x2):
x=np.array([x1,x2])
return 0 if sign(np.dot(x,[3,3])-1)==-1 else 1
def not_(x1):
return 0 if x1==1 else 1
def xor_(x1,x2):
h1=and_(not_(x1),x2)
h2=and_(x1,not_(x2))
return or_(h1,h2)
print("1 xor 1=",xor_(1,1))
print("1 xor 0=",xor_(1,0))
print("0 xor 1=",xor_(0,1))
print("0 xor 0=",xor_(0,0))输出结果为：
1 xor 1= 0
1 xor 0= 1
0 xor 1= 1
0 xor 0= 0完美实现，不过这肯定不是我想要的，我想要用数据集自己训练出来一个模型，而不是手动分析，这样等数据集复杂化后，手动根本无法计算。
下面重新开始，使用花书上面的方式：
我准备先存档，【存档时间，】2020/10/10 早晨8：54分
【读档时间】2020/10/14 早晨9：44分
异或感知机的训练，看我写的另一篇文章：误差逆传播算法-实现异或感知机
