在人工智能领域，神经网络是一个强大的工具，而异或（XOR）问题则是测试其能力的经典案例之一。xor是一个非线性可分的问题，普通感知机无法直接解决，但通过多层神经网络可以轻松应对。🤔
首先，我们需要了解什么是XOR逻辑门。简单来说，当两个输入不同（一个为0，一个为1）时，输出为1；反之，若两个输入相同，则输出为0。这是一个典型的非线性分类问题。🎯
接下来，构建一个简单的两层神经网络模型。第一层负责特征提取，第二层则完成最终判断。通过反向传播算法不断调整权重，使模型逐渐逼近理想状态。经过多次迭代训练后，模型能够准确预测XOR结果。💪
最后，通过可视化工具观察训练过程，你会发现决策边界从线性不可分变为完美区分两类数据点。这不仅展示了神经网络的强大功能，也让我们对深度学习有了更深的理解。💡
🎉神经网络的魅力就在于它能处理复杂且非线性的任务，而XOR正是检验这一能力的最佳实践！🚀