应用神经网络的一个简单例子是预测X1和x2，这是逻辑“和”运算符，只有X1和x2为1时才是真的。
函数的图看起来像：
记住，x0是我们的偏差变量始终是1。
让我们把第一个θ矩阵设为：
如果当x1和x2都为1这将使我们的结果都为真。换言之：
所以我们用一个小的神经网络，而不是用一个实际的门来构造计算机中的基本运算之一。神经网络也可以用来模拟所有其他逻辑门。下面是逻辑运算符“或”的一个例子，意思是X1是真的，x2是真的，或者两者都是：
where is the following g（z）：
应用神经网络的一个简单例子是预测X1和x2，这是逻辑“和”运算符，只有X1和x2为1时才是真的。
函数的图看起来像：
记住，x0是我们的偏差变量始终是1。
让我们把第一个θ矩阵设为：
如果当x1和x2都为1这将使我们的结果都为真。换言之：
所以我们用一个小的神经网络，而不是用一个实际的门来构造计算机中的基本运算之一。神经网络也可以用来模拟所有其他逻辑门。下面是逻辑运算符“或”的一个例子，意思是X1是真的，x2是真的，或者两者都是：
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