斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n：双层神经网络实现图像多分类

在计算机视觉和深度学习领域，图像分类是一个重要且常见的任务。斯坦福大学的课程CS231n（计算机视觉与深度学习）涵盖了图像分类的基本概念和技术。本文将介绍如何使用双层神经网络实现图像的多分类任务。

首先，我们需要了解一些基本概念。神经网络是由多个神经元组成的模型，每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生一个输出。神经网络的层数表示网络中神经元的组织结构。在图像分类任务中，我们使用多层神经网络来提取图像中的特征，并进行分类。

双层神经网络是一种简单但有效的神经网络架构。它包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始图像像素作为输入，隐藏层负责学习特征表示，输出层则给出最终的分类结果。

下面是一个使用Python和NumPy库实现双层神经网络的示例代码：

import numpy as np

# 定义双层神经网络类
class TwoLayerNeuralNetwork:
    def __init__