是否可以仅使用阈值激活来学习异或？
提问于 2013-08-05 06:48:58
如果我在这里错了，请纠正我，但是可以使用1层网络实现最少3门(NAND，OR)->(和)的XOR函数。但是，是否有可能正确地训练网络，让每个感知器只使用一个阈值激活函数和感知器训练规则？即使用感知器学习规则，而不是增量学习规则。
到目前为止，理论上我唯一的解决方案是在形成实际网络之前单独训练每个感知器来完成它们的特定任务(即NAND或和和)，但这就违背了学习网络的意义。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-08-05 07:48:31
不，您不能使用感知器算法来训练多层网络。你需要基于梯度的学习，而感知器算法不会产生梯度，它会对不可微的零一损失进行优化。
Stack Overflow用户
发布于 2016-05-03 21:12:27
答案很简单，因为我们记得感知器定律处理单层(一个门，或者是nand门)，但是xor门包含多个(和，和nand )的组合，这就是感知律不能满足XOR GAT的原因。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/18061133
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