Neural network 假设空间知道神经网络吗？

所以我在准备一个人工智能考试，我看到了这个问题：

知道e）是你的神经网络，它是相应的假设空间

我知道答案是b），但我无法解释为什么是b）。我有点不知道我在这里要做什么

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谢谢

您的人工智能考试的问题在于找到x和y值，以便输出为“真”或“假”

图（e）显示了一个小型前馈神经网络。神经元的输出是每个输入的加权和的函数（以及偏差，在图中用垂直箭头表示）。例如，左上角的神经元输出是

10*x+10*y-10

的函数。这意味着这个神经元的输出是

output1=f（10*x+10*y-10）

。此函数

f

称为激活函数。 这里的神经元可以被认为是感知器。感知器是最简单的神经元模型：它们的激活函数是阶跃函数：

f（u）=1，如果u>0，则f（u）=0，否则

问题的目的是找出网络输出的x和y值为1/真/正

要做到这一点，您基本上只需计算网络神经元的输出，并找到网络的特征。 左上角神经元：如果

10*x+10*y-10>0 x+y-1>0

，则输出为1，否则为0。 左下角神经元：如果

-10*x-10*y+30>0 x+y<3，则输出为1，否则为0

最后一个神经元是一个非常基本的神经元，起着逻辑和逻辑的作用。如果两个值均为真/1，则输出为1，因为
1+1-1.5=0.5>0
，否则输出为0。因此，该网络的假设空间是前面两个空间的交集，即x+y-1>0和x+y<3的交集，即（b）。