train-images-idx3-ubyte加载这个文件，写一个全连接神经网络

作为AI语言模型，我可以给你提供一个Python代码示例，用于加载MNIST数据集中的train-images-idx3-ubyte文件，并构建一个简单的全连接神经网络：

import numpy as np
import struct

# 加载数据
def load_mnist_images(filename):
    with open(filename, 'rb') as f:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', f.read(16))
        images = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(num, rows*cols)
    return images

# 加载训练集
train_images = load_mnist_images('train-images-idx3-ubyte')

# 构建全连接神经网络
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)

    def forward(self, X):
        self.z1 = np.dot(X, self.W1)
        self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2)
        self.y_hat = self.softmax(self.z2)
        return self.y_hat

    def sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def softmax(self, z):
        return np.exp(z) / np.sum(np.exp(z), axis=1, keepdims=True)

# 初始化神经网络
nn = NeuralNetwork(input_size=784, hidden_size=64, output_size=10)

# 进行前向传播
y_hat = nn.forward(train_images)

# 输出预测结果
print(y_hat)

请注意，这只是一个简单的示例，仅仅是为了展示如何加载MNIST数据集中的train-images-idx3-ubyte文件，并构建一个全连接神经网络。如果你想要构建一个更加复杂的神经网络，你需要更加深入地学习神经网络的实现和优化方法。