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我们的目标只是提供一个从头开始编写的隐藏层完全连接的神经网络分类器（没有深度学习库），以帮助消除神经网络中神秘的黑匣子感觉。
所提供的神经网络对描述属于三类小麦的内核的几何属性的数据集进行分类（你可以轻松地将其替换为你自己的自定义数据集）。假设一个L2丢失函数（lossfunction），并且在隐藏和输出层中的每个节点上使用S形传递函数（sigmoidtransfer function）。权重更新方法使用具有L2范数的梯度下降（gradient descent）的增量规则（deltarule）。