卷积神经网络实现异或

卷积神经网络（CNN）通常用于图像分类和识别任务，而异或是一个逻辑运算，不是图像分类问题。因此，卷积神经网络不是最佳的解决方案。相反，可以使用多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）来实现异或。MLP是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。可以使用至少一个隐藏层来实现异或。隐藏层中的神经元使用sigmoid激活函数，输出层中的神经元使用softmax激活函数。在训练期间，可以使用反向传播算法来调整权重和偏差，以最小化代价函数。