通过二层神经系统 构建三层神经网络的代码

构建三层神经网络通常涉及使用深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch或Keras。这里是一个使用Python和Keras库创建简单三层神经网络的基本示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层（假设我们有一个100维的输入）
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) # 隐藏层1
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))           # 隐藏层2

# 添加输出层，取决于你的任务，如果是分类问题，可能会使用softmax
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 这里的`optimizer`, `loss`, 和`metrics`可以根据你的任务做相应的调整

这段代码首先导入必要的库，然后创建一个顺序模型，接着添加两个隐藏层，最后定义了输出层，并编译模型以便于训练。你需要根据实际需求替换`num_classes`和`input_dim`。