import java.util.*; // 导入java.util包
public class NeuralNetwork { // 定义神经网络模型的Java类

private int inputLayerSize;   // 输入层节点数量
private int outputLayerSize;  // 输出层节点数量
private int hiddenLayerSize;  // 隐藏层节点数量

public double[][] weights_input_hidden;   // 输入到隐藏层的权重，大小为input_layer*hidden_layer
public double[][] weights_hidden_output;  // 隐藏到输出层的权重，大小为hidden_layer*output_layer

public NeuralNetwork(int input,int hidden,int output){   // 构造函数，用于初始化神经网络模型变量

    this.inputLayerSize = input;     // 初始化输入层大小变量
    this.outputLayerSize = output;   // 初始化输出层大小变量
    this.hiddenLayerSize = hidden;   // 初始化隐藏层大小变量

    weights_input_hidden = new double[this.inputLayerSize][this.hiddenLayerSize];     // 根据定义的各个变量实例化对应的权重变量，并将所有权重都隆乳0-1之间的隔散数字。

    for (int i=0 ; i<weights_input_hidden.length ; i++ ){                      // 遍历所有权限并将其都初始化为0-1之间的隔断数字。
        for (int j=0 ; j<weights_input_hidden[i].length ; j++ ){        // 遍历所有权限并将其都初始化为0-1之间的隔断数字。
            weights_input