在已知输入数据以及net.iw net.lw以及net.b的情况下，怎么计算输出

在神经网络中，输入数据将会乘以输入到隐藏层的权重矩阵net.iw，然后加上隐藏层的偏置向量net.b，再通过激活函数得到隐藏层的输出。接着，隐藏层的输出将会乘以隐藏层到输出层的权重矩阵net.lw，然后再加上输出层的偏置向量。最终的输出结果即为神经网络的预测值。

具体计算方式可以表示为：

hidden_output = activation_function(input_data * net.iw + net.b)

output = hidden_output * net.lw + output_bias

其中，activation_function可以是sigmoid、ReLU等激活函数。