写c++程序： 神经网络分类定义神经网络类Network属性变量包含数据集的训练次数epoches、学习率 learning_rate、网络参数w1、w2、w3、w4、w5、 w6、b1、b2、b3行为函数包括构造函数Network、激活函数sigmoid、激活函数求导deriv_sigmoid、前向传播函数forward、训练函数train、预测函数predict神经网络结构如下所示：要求：神经

以下是根据您的要求编写的C++程序：

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>

class Network {
private:
    int epoches;
    double learning_rate;
    double w1, w2, w3, w4, w5, w6, b1, b2, b3;

public:
    Network(int epoches, double learning_rate) {
        this->epoches = epoches;
        this->learning_rate = learning_rate;

        // 初始化网络参数
        w1 = 0.2;
        w2 = 0.3;
        w3 = 0.4;
        w4 = 0.5;
        w5 = 0.6;
        w6 = 0.7;
        b1 = 0.1;
        b2 = 0.2;
        b3 = 0.3;
    }

    double sigmoid(double x) {
        return 1 / (1 + exp(-x));
    }

    double deriv_sigmoid(double x) {
        double sig = sigmoid(x);
        return sig * (1 - sig);
    }

    double forward(double x, double y) {
        double h1 = sigmoid(w1 * x + w2 * y + b1);
        double h2 = sigmoid(w3 * x + w4 * y + b2);
        double output = sigmoid(w5 * h1 + w6 * h2 + b3);
        return output;
    }

    void train(std::vector<double>& train_data) {
        for (int epoch = 0; epoch < epoches; epoch++) {
            double total_loss = 0;

            for (int i = 0; i < train_data.size(); i += 3) {
                double x = train_data[i];
                double y = train_data[i + 1];
                int label = train_data[i + 2];

                double h1 = sigmoid(w1 * x + w2 * y + b1);
                double h2 = sigmoid(w3 * x + w4 * y + b2);
                double output = sigmoid(w5 * h1 + w6 * h2 + b3);

                double loss = pow(output - label, 2);
                total_loss += loss;

                double delta_output = (output - label) * deriv_sigmoid(output);
                double delta_h1 = delta_output * w5 * deriv_sigmoid(h1);
                double delta_h2 = delta_output * w6 * deriv_sigmoid(h2);

                w1 -= learning_rate * delta_h1 * x;
                w2 -= learning_rate * delta_h1 * y;
                b1 -= learning_rate * delta_h1;

                w3 -= learning_rate * delta_h2 * x;
                w4 -= learning_rate * delta_h2 * y;
                b2 -= learning_rate * delta_h2;

                w5 -= learning_rate * delta_output * h1;
                w6 -= learning_rate * delta_output * h2;
                b3 -= learning_rate * delta_output;
            }

            std::cout << "Epoch: " << epoch + 1 << ", Loss: " << total_loss << std::endl;
        }
    }

    int predict(double x, double y) {
        double output = forward(x, y);
        return round(output);
    }
};

int main() {
    std::vector<double> train_data = {1, 1, 0, -1, -1, 1, 1, -1, 1, 0, -1, 0, 0, 1, 0, -1, 0, 0, 0, 1};
    Network network(1000, 0.1);
    network.train(train_data);

    std::cout << "Prediction for (0.5, 0.5): " << network.predict(0.5, 0.5) << std::endl;
    std::cout << "Prediction for (-0.5, -0.5): " << network.predict(-0.5, -0.5) << std::endl;

    return 0;
}

这个程序定义了一个名为Network的神经网络类。在构造函数中，我们初始化了网络的训练次数epoches和学习率learning_rate，以及网络的参数w1、w2、w3、w4、w5、w6、b1、b2、b3。

该网络实现了sigmoid激活函数以及sigmoid激活函数的导数。在前向传播函数forward中，我们根据输入的x和y计算了神经网络的输出。

训练函数train使用了梯度下降算法来更新网络的参数，以使网络的输出逼近训练数据的标签。我们使用了均方误差作为损失函数，并在每个epoch中计算总损失。

预测函数predict使用forward函数来预测给定输入的标签。

在main函数中，我们创建了一个Network对象，并使用一组训练数据进行训练。然后，我们使用训练好的网络进行了两次预测。

请注意，这个程序是一个简化的实现，仅用于演示目的。实际中，神经网络可能需要更复杂的结构和训练算法