首先声明，本人对神经网络一窍不通，如有表述错误请见谅。
本题构造了一个四层人工神经网络模型，原始输入变换后形成的两个浮点数为输入进入网络计算，网络输出为一个浮点数，通过输入之和与输出之间的逼近精度、输出值的范围、原始输入的格式等方式进行检验，确定唯一解。

下面是基本按着做题过程叙述的。

程序是MinGW64编译。试运行情况如下：

搜索字符串并未发现打印信息，原来所有字串全被异或编码了，脚本解码后情况如下：

正式开始分析程序。

开始进行一些数值的初始化后，要求输入key。

接着检查输入key的长度为10，并进行unhex，要求输入为数字+A-F，否则转换结果不为5字节长度，报错退出。

再接着将输入变换得到的5字节的前两字节赋值给一个64位浮点数的高位，后三字节赋值给另一个浮点数的高位，构造出两个浮点数，代入函数4015E0进行计算，然后检查计算结果。

照主流程来看，关键的计算函数4015E0应该就是题名说的神经网络了。
对于我这种既没有数学基础又不懂AI相关知道的人来说，太难为人了。
无法，滚去粗略学习了大约一晚上的神经网络。

计算函数代码似乎比较简单，如下：

按我一晚上的学习经验来看，这是个前馈神经网络FFNN（错了误怪），4层结构。
在第2层，18个神经元，两个输入加权求和后有一个sigmoid激活函数；第3层只是加权求和，后面还有个线性计算，我也把这归进来了。

具体计算过程代码中已经标出。

计算最后部分还有一个校验，网络输入的一个浮点数在(1,10)之间，否则计算的输出值为10.0，就不能通过主流程的check。

这神经网络似乎是理清了些（也不管对不对），但是怎么求解呢，不知道。先详细分析下check规则吧。

计算出来后，其结果以%lf格式覆盖原始输入。并检查第二字节为.，即计算结果s：

0 < s < 10

计算结果的前三个数字的平方和不小于241，如果记s1,s2,s3为前三个数字，本来式子是：

这是要逼近10啊。

此外还有一个校验，翻译一下，就是原始输入的第6字节为0。

下一个校验是：（记网络输入的两个浮点数为num1,num2）

abs(num1+num2-s) < 0.003

这是输出逼近输入和的意思啊，结合上面输入逼近10和网络输入值的范围，那几乎可以先假定题意设定网络输入为10或无限接近10。

整理下格式要求、主流程及计算流程的校验：

这么多的条件限制，看来并不能从网络计算方法中得出结果的唯一性。开始还想从网络计算得出唯一结论，现在不管能不能就此得出，但是已经没有这个必要了。

因为，从上面的校验分析看出，实际上网络的计算过程已经不重要了，网络计算是死的，唯一变的是输入与输出，两个网络输入的浮点关系也是定的，如果定其中一个为变量，那么则可以将网络计算看来一个黑盒函数。

于是我就以第一个浮点数为变量，在输入范围内画出了墨盒函数。

下图为两段包含符合输出值要求的图：

纵轴0处为10，其上数值为相对10的偏移。
如果放大点范围，第一个浮点数的范围为：

本题还有个隐藏条件，是关于浮点数的。第一个浮点数实际上只用了输入的两个字节，第二个浮点数只用了输入的三个字节，其余字节为0。这两个数不是随便的浮点数，存储值是要符合字节格式要求的。据测试，num1其值应该是0.0625的倍数。在脚本求解的过程中，为防止错过解，将步长又进一步放小。

[招生]科锐逆向工程师培训(2024年11月15日实地，远程教学同时开班, 第51期)