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输出节点有一个“阈值”t。
规则：
如果总输入 ≥ t，则它“激活”（输出 y = 1）。否则（总输入 < t），它不激活（输出 y = 0）。y 如何等于零。欢迎任何建议。
回答：
神经网络有一个所谓的“激活函数”，它通常是某种形式的类似于S形的函数，用于将输入映射到不同的输出。
http://zephyr.ucd.ie/mediawiki/images/b/b6/Sigmoid.png
对于你来说，它恰好是0或1，并且使用比较而不是S形函数，因此你的激活曲线将比上图更陡。在上述图表中，你的t，即阈值，在X轴上是0。
所以作为伪代码：
sum = w1 * I1 + w2 + I2 + ... + wn * In
sum是神经元所有输入的加权和，现在你所要做的就是将这个和与t，即阈值进行比较：
如果 sum >= t 则 y = 1 // 你的神经元被激活否则 y = 0 你可以使用最后一个神经元的输出作为网络的输出，来预测某些东西为1/0，真/假等。
如果你在研究神经网络，我建议你从XOR问题开始，这样一切都会变得清晰。
