实现多层感知机的异或门，使用Keras，保存最终的参数结果，提交py文件与运行结果截图。

在Keras中实现一个多层感知机（MLP）来处理XOR问题是一个经典的案例，因为传统的线性模型在这个问题上表现不佳，因为它无法捕捉到输入之间非线性的交互。我们将创建一个简单的三层神经网络，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，然后使用sigmoid激活函数。

以下是使用Keras的步骤：

1. 导入必要的库：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical

2. 定义模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=2, activation='relu'))  # 隐藏层
model.add(Dense(4, activation='relu'))  # 可能需要调整层数和节点数
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 输出层，sigmoid用于二分类问题

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

3. 准备数据：

x_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]  # XOR问题的输入
y_data = to_categorical([[0], [1], [1], [0]])  # 向量化的标签

# 归一化或预处理数据（如标准化）
x_data = x_data / 2.0 - 0.5

4. 训练模型：

model.fit(x_data, y_data, epochs=1000, verbose=0)

5. 保存模型参数：

model.save('xor_mlp.h5')

6. 提交结果：
将训练好的`xor_mlp.h5`文件以及运行该代码并观察损失值和准确率变化的过程（通常可以记录训练曲线图）作为附件提交。

注意：在实际操作中，为了获得稳定的结果，可能需要调整超参数（如学习率、迭代次数等），并多次运行实验取平均。此外，如果你是在线上环境，可能需要使用虚拟环境，并确保Keras版本兼容当前环境。