Java是一種面向對象的編程語言。它是最常用的編程語言之一，具有卓越的兼容性和可擴展性。Java是一種跨平臺語言，可以在幾乎所有計算機和操作系統上運行。它在不同領域都有廣泛的應用，其中包括人工智能領域。

神經網絡是一種人工智能技術，它是模擬人類的神經系統來實現學習和識別任務的一種方法。神經網絡由多個節點和層組成，每個節點表示神經元，層之間相互連接，網絡可以學習到不同的特征并自動地識別和分類數據。

public class NeuralNetwork {
private double[] inputs;
private double[] hiddenLayer;
private double[] outputLayer;
private double[][] weights1;
private double[][] weights2;
public NeuralNetwork(int numInputs, int numHiddenNeurons, int numOutputs) {
this.inputs = new double[numInputs];
this.hiddenLayer = new double[numHiddenNeurons];
this.outputLayer = new double[numOutputs];
this.weights1 = new double[numHiddenNeurons][numInputs];
this.weights2 = new double[numOutputs][numHiddenNeurons];
}
public double[] feedForward(double[] inputs) {
this.inputs = inputs;
for (int i = 0; i< hiddenLayer.length; i++) {
hiddenLayer[i] = 0;
for (int j = 0; j< inputs.length; j++) {
hiddenLayer[i] += inputs[j] * weights1[i][j];
}
hiddenLayer[i] = sigmoid(hiddenLayer[i]);
}
for (int i = 0; i< outputLayer.length; i++) {
outputLayer[i] = 0;
for (int j = 0; j< hiddenLayer.length; j++) {
outputLayer[i] += hiddenLayer[j] * weights2[i][j];
}
outputLayer[i] = sigmoid(outputLayer[i]);
}
return outputLayer;
}
private double sigmoid(double x) {
return 1 / (1 + Math.exp(-x));
}
}

以上是一個使用Java實現的簡單的神經網絡。該神經網絡有一個輸入層，一個隱藏層和一個輸出層。輸入層包含輸入數據，隱藏層通過計算輸入數據的加權和并經過sigmoid函數轉換生成中間值，輸出層將中間值作為輸入并通過sigmoid函數計算出輸出結果。隱藏層和輸出層之間的神經元的權重可以通過訓練過程中的反向傳播進行調整，以改善神經網絡的性能。