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用C语言描述一个人工神经网络。

人工神经网络是一种基于生物神经网络的计算模型，用来模拟人脑的学习和决策过程。在C语言中，可以使用结构体和数组来实现一个简单的人工神经网络。

首先，我们需要定义神经元的结构体：

typedef struct Neuron {
    double input;  // 输入值
    double output; // 输出值
} Neuron;

每个神经元都有一个输入值和一个输出值。

接下来，我们定义神经网络的结构体：

typedef struct NeuralNetwork {
    int num_inputs;        // 输入层神经元数量
    int num_hidden_layers; // 隐藏层数量
    int num_outputs;       // 输出层神经元数量
    
    Neuron **input_layer;        // 输入层
    Neuron ***hidden_layers;     // 隐藏层
    Neuron **output_layer;       // 输出层
} NeuralNetwork;

其中，num_inputs表示输入层的神经元数量，num_hidden_layers表示隐藏层数量，num_outputs表示输出层的神经元数量。input_layer是一个指向输入层神经元数组的指针，hidden_layers是一个指向隐藏层二维数组（每个隐藏层包含多个神经元）的指针，output_layer是一个指向输出层神经元数组的指针。

接着，我们需要实现一些函数来创建和训练神经网络，比如初始化函数、前向传播函数和反向传播函数等。以下是一个简单的例子：

// 初始化神经网络
void init_neural_network(NeuralNetwork *network) {
    // 初始化输入层
    network->input_layer = malloc(network->num_inputs * sizeof(Neuron *));
    for (int i = 0; i < network->num_inputs; i++) {
        network->input_layer[i] = malloc(sizeof(Neuron));