2. 神经网络分类 定义神经网络类Network,属性变量包含数据集的训练次数 epoches、学习率 learning_rate、网络参数w1、w2、w3、w4、w5、 w6、b1、b2、b3,行为函数包括构造函数Network、激活函数 sigmoid、激活函数

对于这个问题，我可以为你提供一个示例的神经网络模型的定义。请注意，这个定义只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行扩展和修改。

import numpy as np

class Network:
    def __init__(self, epoches, learning_rate):
        self.epoches = epoches
        self.learning_rate = learning_rate
        self.w1 = None
        self.w2 = None
        self.w3 = None
        self.w4 = None
        self.w5 = None
        self.w6 = None
        self.b1 = None
        self.b2 = None
        self.b3 = None

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    def forward_propagation(self, X):
        # Implement the forward propagation logic here using the weights and biases
        # Return the predicted output
        
    def backward_propagation(self, X, y_pred, y_true):
        # Implement the backward propagation logic here to update the weights and biases based on the error
        
    def train(self, X_train, y_train):
        # Train the network using the given training data and labels for the specified number of epochs
        
    def predict(self, X_test):
        # Use the trained network to make predictions on the given test data
        

需要注意的是，这只是一个简单的示例，如果你需要构建更复杂的神经网络模型，可能需要进一步修改和扩展该类。