例子：使用一个算法实现如下样本的区分
实际上就是一个区分复杂非线性样本的实践
很显然这个例子是让Y同时为真（1，1）或者同时为假（0，0）时取标记，其他情况不标记。为了处理这种模型，我们应该先学习一下基本的逻辑运算模型是如何工作的。
AND模型
以下例子主要展示如何让神经网络实现and逻辑算法（两者为真才为真）
我们直接建立一个模型，令x0，x1，x2的系数θ分别等于-30，20，20
直观看起来是这样的
如果列成方程式的形式
复习一下g（）函数
这个函数在参数z大于零时大于0.5，而小于0时小于0.5，并且随着绝对值的增大趋近于1或0
那么可以试验一下我们随便想出来的模型了
OR模型
因为有上面的例子，这里我就不做大多解释了
NOT模型
总结一下
在此基础上我们就可以实现更复杂的逻辑算法了
处理x1 XNOR x2
回到一开始我们说的问题上
我们需要两个层
第一层应该包含两个我们需要的两个逻辑运算，即and与not and
第二层运算两者为真，输出真
综上，即为神经网络解决一个简单问题的例子