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现在让我们看看两层感知器结构如何计算异或函数，如图23所示。
我可以肯定地说，这个感知器网络能够正确计算异或函数。
它由三个神经元组成：当输入1或者输入2被激活时，神经元1会被触发；当输入1和输入2没有同时被激活，神经元2才会被触发；最后，如果神经元1和神经元2都被触发，神经元3才会被触发。
总而言之，输入1和输入2有一个被激活时，神经元3被触发；而输入1和输入2同时被激活或者同时未被激活，神经元3都不会被触发。
图23 两层感知器结构可以计算异或函数
更详细地说，就是考虑如下四种情况：
1.假设输入1和输入2都未激活，此时神经元2将被触发（因为它接收的输入O高于-1.5的触发阈值），但神经元1不会被触发。
这种情况下，神经元3接收到的输入为1，低于触发阈值1.5，因此神经元3不会被触发。
2.假设输入1激活，输入2未激活。
神经元1接收到的输入权重为1，高于触发阈值0.5，则神经元1被激活，神经元2接收到的输入权重为-1，高于触发阈值-1.5，同样，神经元2也被触发。
此时神经元3接收到神经元1和神经元2的输入，权重值为2，高于触发阈值1.5。
因此神经元3会被触发。
3.假设输入2激活，输入1未激活。
与情况2相同的计算方式计算得出，神经元3会被触发。
4.假设输入1和输入2同时激活，此时神经元1接收到的输入权重为2，高于触发阈值0.5，则神经元1被激活。
神经元2接收到的输入权重为-2，低于触发阈值-1.5，则神经元2不会被触发。
神经元3接收到的输入权重为1，低于触发阈值1.5，因此神经元3不会被触发。
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