神经网络模型参数：输入数据、维度、隐层节点及权值偏置

神经网络模型参数是指用于定义神经网络结构和行为的数值。这些参数包括：

• 'Number of input data'：输入数据的数量，表示输入数据的个数。
• 'Dimension of input data'：输入数据的维度，表示每个输入数据的特征数量。
• 'Number of hidden nodes'：隐层节点的数量，决定了网络的复杂度和学习能力。
• 'Input data'：实际输入数据，用于训练和测试神经网络。
• 'True output'：真实输出数据，用于评估神经网络模型的预测性能。
• 'Weights from input layer to hidden layer'：输入层到隐层的权重，控制输入信号的强度。
• 'Bias of hidden layer'：隐层的偏置，用于调整神经元的激活阈值。

这些参数在神经网络的训练和预测过程中扮演着重要的角色。通过调整这些参数，可以改变神经网络的结构和功能，从而实现不同的学习目标。