请用scala写一个神经网络算法

好的，下面是一个简单的使用Scala实现的神经网络算法：

import scala.math._

object NeuralNetwork {

  // 定义激活函数
  def sigmoid(x: Double): Double = 1.0 / (1.0 + exp(-x))

  class NeuralNetwork(val inputSize: Int, val hiddenSize: Int, val outputSize: Int) {

    // 初始化权重
    var w1: Array[Array[Double]] = Array.fill(inputSize, hiddenSize)(math.random)
    var w2: Array[Array[Double]] = Array.fill(hiddenSize, outputSize)(math.random)

    // 定义前向传播函数
    def forward(x: Array[Double]): Array[Double] = {
      val h = sigmoid(x.zip(w1).map { case (a, b) => a * b.sum }.sum)
      x.zip(w1).map { case (a, b) => a * b.map(sigmoid).sum }.zip(w2.head).map { case (a, b) => a * sigmoid(b) }
    }

    // 定义反向传播函数
    def backward(x: Array[Double], y: Array[Double], learningRate: Double): Unit = {
      val a1 = x.zip(w1).map { case (a, b) => a * b.sum }
      val h = sigmoid(a1.sum)
      val a2 = w2.head.zipWithIndex.map { case (a, i) => a * sigmoid(a1(i)) }
      val o = sigmoid(a2.sum)
      val error = y.head - o

      // 更新权重
      val delta2 = error * o * (1.0 - o)
      w2 = w2.zipWithIndex.map {
        case (w2row, j) => w2row.zipWithIndex.map {
          case (w2, i) => w2 + learningRate * delta2 * sigmoid(a1(i))
        }
      }

      val delta1 = a2.zip(w2.head).map { case (a, w) => a * w }.sum * h * (1.0 - h)
      w1 = w1.zipWithIndex.map {
        case (w1row, j) => w1row.zipWithIndex.map {
          case (w1, i) => w1 + learningRate * delta1 * x(i)
        }
      }
    }

  }

}

这个神经网络包含一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。它使用sigmoid作为激活函数，并且使用随机权重进行初始化。forward函数计算输入对应的输出，backward函数使用误差来更新权重。