2.4.1　FFNN的Keras实现

为了在Keras中实现我们的网络，我们将再次使用Sequential模型，但是因为这次需要进行二分类预测，所以需要一个输入神经元、三个隐藏单元以及一个输出单元。

1）导入创建网络所需的部分：

2）现在，我们需要定义网络的第一个隐藏层。为此，只需指定隐藏层的输入即可（在XOR情况下为两个）。我们还可以指定隐藏层中神经元的数量，如下所示：

3）选择使用tanh作为激活函数：

4）然后，我们添加具有一个神经元的另一个全连接层，该层的激活函数为sigmoid，以此为我们提供输出：

5）再次使用SGD作为优化方法来训练我们的神经网络：

6）然后，编译神经网络，指定使用MSE作为损失函数：

7）作为最后一步，我们训练网络，但是这次我们不在乎批次大小，运行2个epoch：

8）像往常一样，我们在测试集对MSE进行测量：