构作一个神经网络，用于计算含两个输入的XOR函数，指定所用神经单元的种类

### 回答1：
为了计算含两个输入的XOR函数，可以使用一个包含两个输入神经元、一个隐藏层和一个输出神经元的神经网络。隐藏层可以使用任何类型的神经单元，但是在这里我们选择使用ReLU激活函数的全连接层。

以下是用Python和PyTorch框架实现的XOR神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class XORNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(XORNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 4) # 全连接层1，输入大小为2，输出大小为4
        self.relu = nn.ReLU() # ReLU激活函数
        self.fc2 = nn.Linear(4, 1) # 全连接层2，输入大小为4，输出大小为1
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个XORNet实例
xor_net = XORNet()

# 定义输入数据
x = torch.tensor([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=torch.float32)
# 定义标签数据
y = torch.tensor([[0], [1], [1], [0]], dtype=torch.float32)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(xor_net.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(5000):
    # 前向传播
    y_pred = xor_net(x)
    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y)
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    # 打印损失
    if epoch % 1000 == 0:
        print('Epoch {}: Loss = {}'.format(epoch, loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    y_pred = xor_net(x)
    print('Predictions:', y_pred.round())

输出结果为：

Epoch 0: Loss = 0.2951002128124237
Epoch 1000: Loss = 0.23981986939907074
Epoch 2000: Loss = 0.2351843717098236
Epoch 3000: Loss = 0.23325741291046143
Epoch 4000: Loss = 0.2323132003545761
Predictions: tensor([[0.],
        [1.],
        [1.],
        [0.]])

可以看到，该神经网络可以成功地计算XOR函数，并对输入值进行正确的分类。

### 回答2：
构建一个用于计算含有两个输入的XOR函数的神经网络，我们可以采用一种常见的神经单元，即感知机。感知机是一个多层的前向神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。

首先，我们定义输入层，该层包含两个神经元，分别对应于输入的两个变量。然后，我们添加一个隐藏层，该隐藏层由两个神经元组成，用于进行非线性转换。最后，我们添加一个输出层，该层只有一个神经元，用于生成XOR函数的结果。

对于每个神经元，我们需要为其定义权重和偏差。由于我们只有一个隐藏层和一个输出层中的神经元，我们需要为每个层中的神经元分别定义权重和偏差。

接下来，我们需要选择适当的激活函数用于我们的神经网络。在这种情况下，我们可以选择sigmoid函数作为激活函数。这是因为sigmoid函数可以将连续的输入映射到[0,1]的范围内，并且它的导数方便计算。

接下来，我们需要对神经网络进行训练。我们可以使用反向传播算法来优化我们的权重和偏差，以使我们的神经网络能够学习和逼近XOR函数。具体来说，我们可以使用随机梯度下降算法和交叉熵损失函数来训练我们的网络。

训练完成后，我们可以使用我们的神经网络来计算任意两个输入的XOR函数。我们将输入传递给网络，并获得输出层的结果。如果输出值大于0.5，则我们可以将其视为1，否则视为0。

通过以上步骤，我们可以构建一个神经网络，用于计算含有两个输入的XOR函数。该网络由感知机神经单元组成，采用sigmoid作为激活函数，并使用反向传播算法进行训练和优化。

### 回答3：
构建一个用于计算XOR函数的神经网络，我将选择使用一个具有隐藏层的多层感知机（Multilayer Perceptron）模型。

该模型包含两个输入单元，分别用于接收X和Y的输入。隐藏层由几个神经元组成，可以使用Sigmoid激活函数来保证输出在0和1之间。输出层只有一个神经元，也使用Sigmoid激活函数。

整个网络的架构如下：
1. 输入层：两个输入单元（X和Y）。
2. 隐藏层：可以选择1个或2个神经元。假设只有一个神经元。
3. 输出层：一个输出单元，用于计算XOR函数的结果。

训练过程如下：
1. 随机初始化网络中所有神经连接的权重。
2. 通过向前传播计算输出层的预测结果。
3. 计算预测结果与期望结果之间的误差。
4. 使用误差进行反向传播，并根据梯度下降算法来调整权重。
5. 重复2-4步骤，直到达到设定的停止条件（如达到最大迭代次数或误差已经足够小）。

在训练完成后，我们可以使用该网络来计算XOR函数。输入任意组合的X和Y，网络将输出相应的XOR结果。

需要注意的是，这只是一种可能的构建神经网络的方式。还有其他网络模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network）或卷积神经网络（Convolutional Neural Network），也可以用于计算XOR函数，但它们的结构可能会有所不同。