我正在尝试实现一个循环神经网络，并试图让它学习一个 XOR 函数作为一个小例子。
由于它是一个循环网络，我认为让它只与一个输入单元一起工作可能会很好，以便了解它在记住以前的状态时的表现如何；即基于顺序输入实现异或函数：
INPUT(t-1) = 0
INPUT(t) = 1
OUTPUT(t) = 1
或者
INPUT(t-1) = 1
INPUT(t) = 1
OUTPUT(t) = 0
因此，我的输入训练数据按以下顺序一次显示一个：
inputs = { 0, 0, 1, 1, 0 }
以及对应的目标输出
targets = { 0, 0, 1, 0, 1 }.
但这不是学习，尽管我知道可能有很多原因，但我想知道也许我没有正确定义我的数据集，因此我不会向我的网络提出正确的问题。然后我来这里寻找关于什么可能是正确的训练集的想法，以对“顺序”XOR 函数进行监督学习。
我正在处理的实现类似于 Elman RNN，如果您需要任何详细信息，请询问。