基于Tensorflow轻松实现XOR运算

对于“XOR”大家应该都不陌生，我们在各种课程中都会遇到，它是一个数学逻辑运算符号，在计算机中表示为“XOR”，在数学中表示为“ $\bigoplus$ ”，学名为“异或”，其来源细节就不详细表明了，说白了就是两个a、b两个值做异或运算，若a=b则结果为0，反之为1，即“相同为0，不同为1”.

在计算机早期发展中，逻辑运算广泛应用于电子管中，这一点如果大家学习过微机原理应该会比较熟悉，那么在神经网络中如何实现它呢，早先我们使用的是感知机，可理解为单层神经网络，只有输入层和输出层（在吴恩达老师的系列教程中曾提到过这一点，关于神经网络的层数，至今仍有异议，就是说神经网络的层数到底包不包括输入层，现今多数认定是不包括的，我们常说的N层神经网络指的是隐藏层+输出层），但是感知机是无法实现XOR运算的，简单来说就是XOR是线性不可分的，由于感知机是有输入输出层，无法线性划分XOR区域，于是后来就有了使用多层神经网络来解决这一问题的想法～～

关于多层神经网络实现XOR运算可大致这么理解：

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