解释一下这个神经网络代码

这段代码是一个简单的多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）神经网络的实现。MLP是一种常见的神经网络模型，适用于解决线性可分和非线性可分的问题。

在这个代码中，定义了一个名为OurNeuralNetwork的神经网络类。该神经网络有2个输入、一个隐藏层（包含2个神经元，分别命名为h1和h2）和一个输出层（一个神经元，命名为o1）。

神经元的权重和偏置（bias）在构造函数__init__中被初始化，都为和0。

神经网络的前向传播过程在feedforward方法中实现。给定输入x，首先通过隐藏层的两个神经元h1和h2计算出它们的输出out_h1和out_h2。然后，将这两个输出作为输入传递给输出层的神经元o1，计算出o1的输出out_o1。

在代码的最后，创建了一个OurNeuralNetwork的实例network，并给定输入x=[2, 3进行前向传播。打印出的结果是神经网络的输出值，即0.7216325609518421。

总结起来，这段代码实现了一个带有隐藏层的神经网络，并展示了如何进行前向传播操作，得到最终的输出结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）](https://blog.csdn.net/qq_45550375/article/details/122955089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python 实现一个简单的神经网络（附代码）](https://blog.csdn.net/weixin_43734080/article/details/122212654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [BP神经网络预测matlab代码讲解与实现步骤](https://blog.csdn.net/qq_57971471/article/details/121766454)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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