%?用兩層感知器實(shí)現(xiàn)異或
%?第一層是隨機(jī)層，即權(quán)重何偏差隨機(jī)確定，以第一層的輸出作為第二層的輸入

pr1=[0?1;0?1];?%?隨機(jī)感知器輸入的范圍
net1=newp（pr13）;%三個(gè)神經(jīng)元
net1.inputweights{1}.initFcn=‘rands‘;
net1.biases{1}.initFcn=‘rands‘;
index=0;
while?index==0
????net1=init（net1）;
????iw1=net1.IW{1}
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????p1=[0?0?1?1;0?1?0?1];
????[a1pr]=sim（net1p1）;
????
????pr2=[0?1;0?1;0?1];
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