class NeuralNetwork:

这是一个类定义的开头，可能表示神经网络的实现。接下来需要定义类的属性和方法。

下面是一个简单的例子，定义了一个具有三层的全连接神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层：

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        # 初始化网络参数
        self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.bias1 = np.zeros((1, hidden_size))
        self.weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.bias2 = np.zeros((1, output_size))
        
    def forward(self, x):
        # 前向传播过程
        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.a2 = np.sigmoid(self.z2)
        return self.a2
    
    def backward(self, x, y, learning_rate):
        # 反向传播过程
        delta2 = (self.a2 - y) * self.a2 * (1 - self.a2)
        d_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
        d_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
        delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * (1 - np.power(self.a1, 2))
        d_weights1 = np.dot(x.T, delta1)
        d_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)
        
        # 更新参数
        self.weights1 -= learning_rate * d_weights1
        self.bias1 -= learning_rate * d_bias1
        self.weights2 -= learning_rate * d_weights2
        self.bias2 -= learning_rate * d_bias2

在这个例子中，`__init__`方法初始化了神经网络的输入层、隐藏层和输出层的大小，以及网络的参数，包括权重和偏置。`forward`方法实现了前向传播过程，计算了神经网络的输出结果。`backward`方法实现了反向传播过程，根据误差来更新网络参数。