设计一个可以解决异或问题的两层感知机模型，并解释异或问题的四种情况下，模型的输入和输出状态

异或问题是一个经典的二分类问题，其输入和输出状态如下：

| 输入 | 输出 |
| --- | --- |
| 0 0 | 0 |
| 0 1 | 1 |
| 1 0 | 1 |
| 1 1 | 0 |

可以看到，当输入状态为 0 0 或 1 1 时，输出为 0，而当输入状态为 0 1 或 1 0 时，输出为 1。这种非线性可分的问题无法通过单层感知机模型解决，需要使用两层感知机模型。

下面是一个可以解决异或问题的两层感知机模型：


模型的输入层有两个节点，分别表示输入的两个特征。第一个隐藏层有两个节点，分别计算输入的两个特征的加权和并通过激活函数（如 sigmoid）进行非线性变换。第二个隐藏层只有一个节点，计算第一个隐藏层的两个输出的加权和并通过激活函数进行非线性变换。输出层只有一个节点，计算第二个隐藏层的输出并通过激活函数进行非线性变换，得到最终的预测结果。

下面是四种情况下，模型的输入和输出状态：

1. 当输入为 0 0 时，第一个隐藏层的两个节点的输出都为 0，第二个隐藏层的节点的输出为 0，最终预测结果为 0。

2. 当输入为 0 1 时，第一个隐藏层的两个节点的输出分别为 w1 和 w2，第二个隐藏层的节点的输出为 sigmoid(w1 + w2)，最终预测结果为 1。

3. 当输入为 1 0 时，第一个隐藏层的两个节点的输出分别为 w3 和 w4，第二个隐藏层的节点的输出为 sigmoid(w3 + w4)，最终预测结果为 1。

4. 当输入为 1 1 时，第一个隐藏层的两个节点的输出分别为 w5 和 w6，第二个隐藏层的节点的输出为 sigmoid(w5 + w6)，最终预测结果为 0。