能帮我写一个神经网络的代码吗

创建一个基本的神经网络模型通常涉及选择一种编程语言（例如Python），以及一个深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。这里是一个使用Python和Keras库（一个高级API，让TensorFlow更容易上手）创建简单全连接层神经网络的例子：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 初始化模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))  # 假设输入特征有100个
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))  # 隐藏层

# 输出层，假设我们有一个二分类任务
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 简化的模型结构展示
print(model.summary())

在这个例子中，我们首先创建了一个顺序模型（Sequential Model），然后添加了两层全连接层（Dense Layer）。`units`参数指定了每层神经元的数量，`activation`参数决定了激活函数的类型。最后通过`compile`方法配置训练过程。