从0开始学习机器学习--Day13--神经网络如何处理复杂非线性函数

在上一篇文章中，我们浅显地了解了神经网络的架构以及没想神经元的激活项是怎么计算的，下面我们通过一个详细的例子来说明神经网络是怎么计算复杂的非线性函数的输入的。

例子与直觉理解(Examples and intuitions )

假设我们有两个二进制（即只能是0或1）的输入特征，为了简化问题，在坐标系上只标记了两个正样本和两个负样本，如下：

二进制特征量的四个样本

其中，表示当这两个值其中之一恰好等于1时为真，即图中两个圆圈代表，两个叉叉代表。在建立一个神经网络来拟合XOR运算之前，我们先从能够拟合AND（这里的OR和AND和字面意思相同，表达的是逻辑里的或还有且的意思）运算的神经网络来入手。