Dans la première partie de cette série d'articles, nous avons découvert comment les chercheurs ont lentement approché les caractéristiques fonctionnelles du neurone. La véritable percée des neurones artificiels est venue du perceptron multicouche (MLP) et de l'utilisation de la rétropropagation pour lui apprendre à classer les entrées. En réalisant un MLP à partir de zéro dans Processing, nous avons également montré comment il fonctionnait et ajustait ses poids pour apprendre. Ici, nous reprenons les expériences du passé pour apprendre à notre réseau neuronal le fonctionnement des portes logiques et vérifier si notre perceptron multicouche (MLP) est capable d'apprendre la fonction XOR (OU exclusif).