用python写一个：神经网络向前传播：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，我可以为您编写神经网络向前传播的代码。

首先，我们需要实现 `dense` 函数。这个函数的作用是将输入的数据与权重矩阵相乘，并加上偏置矩阵，然后通过一个激活函数得到输出。以下是 `dense` 函数的实现：

import numpy as np

class Dense:
    def __init__(self, input_size, output_size, activation_function=None):
        self.weights = np.random.rand(input_size, output_size)
        self.bias = np.random.rand(output_size)
        self.activation_function = activation_function

    def __call__(self, inputs):
        output = np.dot(inputs, self.weights) + self.bias
        if self.activation_function:
            output = self.activation_function(output)
        return output

接下来，我们需要实现 `sequential` 函数。这个函数的作用是将多个 `dense` 层连接起来形成一个神经网络。以下是 `sequential` 函数的实现：

class Sequential:
    def __init__(self, layers):
        self.layers = layers

    def __call__(self, inputs):
        output = inputs
        for layer in self.layers:
            output = layer(output)
        return output

现在我们可以使用 `dense` 函数和 `sequential` 函数来初始化一个神经网络并进行向前传播。以下是一个示例代码：

# 初始化神经网络
layer1 = Dense(input_size=10, output_size=20, activation_function=np.tanh)
layer2 = Dense(input_size=20, output_size=1, activation_function=None)
model = Sequential(layers=[layer1, layer2])

# 进行向前传播
inputs = np.random.rand(10)
output = model(inputs)
print(output)

这段代码初始化了一个有两个隐藏层的神经网络，第一个隐藏层有20个神经元，使用 tanh 作为激活函数，第二个隐藏层只有一个神经元，没有激活函数。输入数据有10个特征。然后我们使用随机数据来测试这个神经网络的向前传播。