参考实例构造两类数据，两类数据的分类界面是非线性分类界面。 设计一个三层神经网络，对两类数据进行分类。

好的，我可以为您提供一个简单的例子来说明如何设计一个三层神经网络对非线性数据进行分类。

首先，我们需要生成两类数据，可以使用 Python 中的 Numpy 库来生成数据。我们可以使用以下代码生成两类数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成第一类数据
np.random.seed(0)
X1 = np.random.randn(100, 2) + np.array([2, 2])
y1 = np.zeros(100)

# 生成第二类数据
np.random.seed(1)
X2 = np.random.randn(100, 2) + np.array([-2, -2])
y2 = np.ones(100)

# 合并两类数据
X = np.vstack((X1, X2))
y = np.hstack((y1, y2))

# 可视化生成的数据
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.show()

这将生成两类数据，并将它们可视化在一张图中。我们可以看到，这两类数据的分类界面是非线性的。

接下来，我们可以设计一个三层神经网络来对这两类数据进行分类。我们可以使用 Python 中的 PyTorch 库来实现神经网络。以下是一个简单的三层神经网络的实现：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc3 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 训练神经网络
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(1000):
    inputs = torch.Tensor(X)
    labels = torch.LongTensor(y)
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 可视化分类结果
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.1))
Z = net(torch.Tensor(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z = torch.max(Z, 1)[1].detach().numpy().reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.3)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.show()

这个神经网络有三个全连接层，分别有 10、5 和 2 个节点。在训练过程中，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练神经网络。最终，我们可以使用神经网络对数据进行分类，并将分类结果可视化。

以上就是一个简单的例子，展示了如何设计一个三层神经网络对非线性数据进行分类。