学习异或 (learning to XOR)

Hi. This is a tutorial about building a very simple multilayer perceptron to approximate the exclusive-or function, known as the XOR function to its friends. With 2 logical (i.e. true or false) inputs, XOR is returns true if only one input is true. In a truth table:

你好这是一个有关如何构建一个非常简单的多层感知器以逼近其异或功能(对它的朋友们称为XOR函数)的教程。对于2个逻辑( 即，真或假)输入，如果只有一个输入为真，则XOR返回true。在真值表中：

# 1 is true and 0 is false. But you knew that already, didn't you?input | output_______________  00  |   0  01  |   1  10  |   1  11  |   0

With more than 2 inputs, the XOR function returns the parity of the inputs. That is, it returns true if the total number of bits in the bitstring is odd. In this tutorial we’ll use 3 bits, chosen mainly to make the decision boundary animation at the top of this article more interesting.

如果输入多于2个，则XOR函数将返回输入的奇偶校验。也就是说，如果位串中的总位数为奇数，则返回true。在本教程中，我们将使用3个位，主要是为了使本文顶部的决策边界动画更加有趣而选择了3位。

input | output_______________  000 |   0  001 |   1  010 |   1  011 |   0   100 |   1  101 |   0  110 |   0  111 |   1

This might also be your introduction to the Julia programming language, and represents some of my earliest experiments with the language. Despite the questionable choice of name (necessitating that you qualify it by adding “programming language” almost every time you say it), Julia has some notable advantages.

这也可能是您对Julia编程语言的介绍，并且代表了我对该语言的最早实验。尽管名称选择存在问题(几乎每次您说出来都必须通过添加“编程语言”来限定它的名称)，Julia还是有一些明显的优势。

Developed for scientific computing, the Julia language is ostensibly something of a faster Python, thanks to just-in-time compilation. One interesting feature of the language is that when you see a mathematical definition for a dense layer in a neural network, like so:

Julia语言是为科学计算而开发的，表面上它是即时Python，这要归功于即时编译。该语言的一个有趣特征是，当您看到神经网络中密集层的数学定义时，如下所示：

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