神经网络模型是一串代码

神经网络模型通常不是直接用代码行来表示的，因为它们的实现涉及到大量的库函数、类和复杂的算法。不过，我可以提供一个简单的概念性伪代码示例，展示如何构建一个基本的前馈神经网络（feedforward neural network）：

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

# 假设我们有输入层、隐藏层和输出层
def create_neural_network(input_size, hidden_layers, output_size):
    model = Sequential()
    
    # 添加输入层
    model.add(Dense(units=hidden_layers, input_dim=input_size, activation='relu'))  # 使用ReLU激活函数
    
    # 添加隐藏层（如果有多个）
    for i in range(1, len(hidden_layers)):
        model.add(Dense(units=hidden_layers[i], activation='relu'))
        
    # 添加输出层，假设是线性激活（对于二分类或多分类任务）
    model.add(Dense(units=output_size, activation='softmax' if output_size > 1 else 'linear'))

    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy' if output_size > 1 else 'mean_squared_error', metrics=['accuracy'])

    return model

# 示例：创建一个有两个隐藏层，每层16个神经元，8个输出类别的模型
input_size = 100
hidden_layers = [16, 16]
output_size = 8
model = create_neural_network(input_size, hidden_layers, output_size)

这只是一个非常基础的示例，实际神经网络模型会根据具体需求和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）的不同而有所变化。如果你对某个特定框架或类型的神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）感兴趣，代码会更复杂一些。