用python写一个神经网络向前传播（3个输入层）：1.实现dense函数以及sequential函数的编写 2.通过dense函数初始化神经网络的隐藏层以及sequential函数将隐藏层之间链接起来

好的，我可以帮你回答这个问题。

首先，让我们来定义 `dense` 函数，该函数用于实现一个全连接层：

import numpy as np

def dense(inputs, weights, biases):
    """
    实现全连接层（dense layer）的向前传播

    :param inputs: 输入数据，形状为 (batch_size, input_size)
    :param weights: 权重矩阵，形状为 (input_size, output_size)
    :param biases: 偏置向量，形状为 (output_size,)
    :return: 输出数据，形状为 (batch_size, output_size)
    """
    outputs = np.dot(inputs, weights) + biases
    return outputs

接下来，我们可以定义 `sequential` 函数，该函数用于初始化神经网络的隐藏层，并将隐藏层之间链接起来：

class Sequential:
    """
    实现一个简单的序列模型，用于构建神经网络
    """

    def __init__(self, *layers):
        """
        初始化序列模型

        :param layers: 神经网络的层，按照顺序传入
        """
        self.layers = layers

    def __call__(self, inputs):
        """
        序列模型的向前传播

        :param inputs: 输入数据，形状为 (batch_size, input_size)
        :return: 输出数据，形状为 (batch_size, output_size)
        """
        outputs = inputs
        for layer in self.layers:
            outputs = layer(outputs)
        return outputs

现在，我们可以使用 `dense` 函数来定义隐藏层，并将隐藏层之间链接起来，如下所示：

input_size = 3
hidden_size = 4
output_size = 2

# 定义神经网络的隐藏层
hidden_layer = dense(inputs, np.random.randn(input_size, hidden_size), np.zeros(hidden_size))

# 定义神经网络的输出层
output_layer = dense(hidden_layer, np.random.randn(hidden_size, output_size), np.zeros(output_size))

# 将隐藏层和输出层组合成一个序列模型
model = Sequential(dense1, dense2)

# 进行向前传播
outputs = model(inputs)

以上代码中，我们首先使用 `dense` 函数来定义神经网络的隐藏层，然后再使用 `dense` 函数定义神经网络的输出层。最后，我们将隐藏层和输出层组合成一个序列模型，并使用 `__call__` 方法进行向前传播。