self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = np.tanh(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2

这段代码是神经网络类中的前向传播方法，用于计算给定输入数据 `X` 的预测输出结果 `y_hat`。其中，`self.z1` 和 `self.z2` 分别是输入层到隐藏层和隐藏层到输出层之间的加权和（即未经激活函数处理的输出），使用 `np.dot` 函数计算。`self.a1` 是隐藏层的激活值，使用 `np.tanh` 函数计算。`self.y_hat` 是最终的预测输出结果，即输出层的激活值，等于 `self.z2`，即隐藏层到输出层之间的加权和，加上输出层的偏置向量 `self.bias2`。

通过这段代码可以看出，神经网络的前向传播过程包括两个阶段：输入层到隐藏层之间的加权和及激活函数处理，和隐藏层到输出层之间的加权和及激活函数处理。这两个阶段都是通过矩阵乘法和向量加法实现的，可以高效地处理大量的输入数据。