说明题目的各项功能需求。#includeiostream#includevector#includecmathusing namespace std;获取误差：double getMSElossdouble x1 double x2 return x1 - x2 x1 - x2;class Networkprivate int epoches;训练次数。 double lear

题目的功能需求如下：

1. 定义一个神经网络类（Network），该类具有以下功能：

   • 初始化网络的超参数（训练次数和学习率）和参数（权重和偏置）。
   • 定义激活函数（sigmoid）和其导数（deriv_sigmoid）。
   • 实现前向传播函数（forward）来计算输出值。
   • 实现训练函数（train）来更新网络的参数。
   • 实现预测函数（predict）来对给定的数据进行预测并计算准确率。

2. 定义一个计算均方误差的函数（getMSEloss），用于在训练过程中计算损失值。

3. 在主函数中进行以下操作：

   • 定义训练数据（data）和标签（label）。
   • 创建一个神经网络对象（network）并设置超参数。
   • 使用训练数据和标签来训练神经网络。
   • 定义测试数据（testdata）和标签（testlabel）。
   • 使用训练好的神经网络对测试数据进行预测，并计算准确率。