请帮我解释以下代码什么意思

以下是一个简单的Python代码，我来帮你逐行解释其意思：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x)
    return exp_x / np.sum(exp_x)

def forward_propagation(x, parameters):
    # 从参数字典中获取参数
    W1 = parameters['W1']
    b1 = parameters['b1']
    W2 = parameters['W2']
    b2 = parameters['b2']
    
    # 进行前向传播
    z1 = np.dot(W1, x) + b1
    a1 = sigmoid(z1)
    z2 = np.dot(W2, a1) + b2
    a2 = softmax(z2)
    
    # 返回预测结果
    cache = {'z1': z1, 'a1': a1, 'z2': z2, 'a2': a2}
    return a2, cache

1. `import numpy as np`：导入NumPy库，并给它起一个别名np。
2. `def sigmoid(x):`：定义一个sigmoid函数，它的参数是x，返回值是1 / (1 + np.exp(-x))。
3. `def softmax(x):`：定义一个softmax函数，它的参数是x，返回值是np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))。
4. `def forward_propagation(x, parameters):`：定义一个前向传播函数，它的参数是x和parameters。
5. `W1 = parameters['W1']`：从parameters字典中获取参数W1。
6. `b1 = parameters['b1']`：从parameters字典中获取参数b1。
7. `W2 = parameters['W2']`：从parameters字典中获取参数W2。
8. `b2 = parameters['b2']`：从parameters字典中获取参数b2。
9. `z1 = np.dot(W1, x) + b1`：计算z1，即W1和x的矩阵乘积加上b1。
10. `a1 = sigmoid(z1)`：计算a1，即将z1作为sigmoid函数的参数。
11. `z2 = np.dot(W2, a1) + b2`：计算z2，即W2和a1的矩阵乘积加上b2。
12. `a2 = softmax(z2)`：计算a2，即将z2作为softmax函数的参数。
13. `cache = {'z1': z1, 'a1': a1, 'z2': z2, 'a2': a2}`：将z1、a1、z2和a2保存到一个字典cache中。
14. `return a2, cache`：返回a2和cache。

这段代码实现了一个简单的前向传播函数，用于神经网络模型的预测。在预测过程中，需要通过给定的参数计算出网络的输出结果，并将一些中间变量保存起来以备后用。