如何使用3神经的神经网络？

这是一个经典的可感知的学习模式1的神经元。 让我们说，我想到使用3个神经元或5神经元，用于培训，我可以做它没有隐藏的层？ 我只是无法想象在我的头上。 这里是代码；

import numpy as np

def tanh(x):  
    return (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))

def tanh_derivative(x):
    return 1-x**2

#inputs  
training_inputs = np.array([[0,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,1,1],[1,0,0],[1,0,1],[1,1,0],[1,1,1]])
                          
#outputs
training_outputs =np.array([[1,0,0,1,0,1,1,0]]).T

#3 input 1 output //
synaptic_weights = 2* np.random.random((3,1))-1 
print('Random weights :{}'.format(synaptic_weights))


for i in range(20000):
    input_layer = training_inputs
    outputs = tanh(np.dot(input_layer,synaptic_weights))
    error = training_outputs - outputs
    weight_adjust = error * tanh_derivative(outputs)
    
    synaptic_weights += np.dot(input_layer.T, weight_adjust)
print('After training Synaptic Weights: {}'.format(synaptic_weights))
print('\n')
print('After training Outputs :\n{}'.format(outputs))