x 是输入数据，t 是监督标签。观察 x 和 t 的形状，可知它们各自有 300 笔样本数据，其中 x 是二维数据，t 是三维数据。另外，t 是 one-hot 向量，对应的正确解标签的类标记为 1，其余的标记为 0。下面，我们把这些数据绘制在图上，结果如图 1-31 所示。现在，我们来实现一个具有一个隐藏层的神经网络。首先，import 语句和初始化程序的 init() 如下所示初始化程序接收

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