编程实现两层或多层全连接神经网络，可以使用`moons` 、`circles`、或者`digits`数据集来测试、验证算法

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现一个简单的全连接神经网络（也称为前馈神经网络）。这里以TensorFlow为例，我们将构建一个多层神经网络来处理`moons`、`circles`或`digits`数据集。首先，我们需要安装必要的库：

pip install tensorflow numpy sklearn

然后，以下是使用TensorFlow实现的示例代码：

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import make_moons, make_circles, load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 选择数据集
dataset_name = 'moons'  # 或者 'circles', 'digits'
if dataset_name == 'moons':
    X, y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.2, random_state=42)
elif dataset_name == 'circles':
    X, y = make_circles(n_samples=1000, factor=.5, noise=.05, random_state=42)
else:  # digits
    digits = load_digits()
    X = digits.data
    y = digits.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义神经网络结构
def create_model(input_shape, num_classes):
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=input_shape),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
    ])
    return model

# 构建模型并编译
model = create_model(X_train.shape[1:], len(set(y_train)))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 测试模型性能
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

# 相关问题--
1. 我们为什么要对数据进行标准化（StandardScaler）？
2. 你能解释一下为什么在这个例子中选择了Dropout层吗？
3. 如果想增加网络复杂度，应该如何调整模型结构？