我有一个包含2个输入神经元的神经网络，1个包含2个神经元的隐藏层和1个输出神经元。我正在使用这个神经网络来解决XOR问题，但它不起作用。
测试结果：
如果你测试 1,1 ，你会得到 -1（相当于0）的输出。
如果你测试 -1,1 ，你会得到 1 的输出。
如果你测试 1，-1 ，你会得到 1 的输出。
如果你测试 -1，-1 ，你会得到 1 的输出。
这最后一次测试显然是不正确的，因此我的神经网络在某处显然是错误的。
确切的输出是here 如您所见，将1,1更改为-1，-1只是翻转输出值 而改变-1,1到1，-1也是一样的。这显然是不正确的。
这些是神经网络经历的步骤：
我需要知道我是否 在我的神经网络中遗漏了某些东西 ，我也想知道是否有人知道 的教程数学和伪代码风格较少的传播 。
另外，我不在我的神经网络中使用偏见或动量，所以我想知道是否添加其中任何一个都可以解决问题？
我尝试了一些不同的反向传播算法，但它们似乎都没有用，所以很可能不是这样。
感谢您提供的任何帮助，
Finley Dabinett。
更新：
我在隐藏和输出层添加了偏差，我得到了这些结果：
1,1 = -1 - 正确
-1，-1 = 1 - 不正确
-1,1 = 1 - 正确
1，-1 = 1 - 正确
