使用三层感知机实现如上图所示的XOR（异或）逻辑，本实验不区分训练集和测试集，在本实验目的是达到三层感知机完全拟合二维异或逻辑 python代码

为了实现三层感知机（也称为全连接神经网络或多层感知机）来解决二维空间中的XOR逻辑问题，你可以使用Python的深度学习库，例如Keras或PyTorch。这里是一个使用Keras的基本例子：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# XOR数据生成
inputs = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
outputs = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=2, activation='sigmoid'))  # 输入层到隐藏层
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 隐藏层到输出层 (二分类问题)

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

# 模型训练（fit函数会自动完成反向传播）
model.fit(inputs, outputs, epochs=5000, verbose=0)  # 可能需要大量迭代次数才能完全拟合

# 测试模型
predictions = model.predict(inputs)
predictions = np.round(predictions)  # 将预测转换为0或1
print("Predictions:", predictions)

# 查看模型是否完全拟合
if np.allclose(predictions, outputs):
    print("Model completely fits XOR logic")
else:
    print("Model does not fully fit XOR logic")