神经网络是如何解决异或问题的？

0.问题引入

在神经网络的发展过程中第一代神经网络是只有输入和输出层的，且只能进行线性分类，它的分类器形式大概类似于$f=a{x}_1+b{x}_2+c$ 。因此第一代神经网络无法解决异或的问题，异或问题的讨论如下：

1. 异或问题的提出与解决

接下来的操作如下图所示：
这里提出了含有隐藏层的神经网络，即中间绿色和紫色的圈。绿色圈在这个问题中代表或运算，紫色圈代表“与非”运算，这样就解决了异或问题。