完善上面的代码，加两个隐藏层，并把代码书写整齐

### 回答1：

我可以给你一个参考的实现：model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_dim=784))
model.add(keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

### 回答2：
要完善上面的代码，加两个隐藏层并将代码书写整齐，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义神经网络模型的结构和参数。

class NeuralNetwork():
    def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size1 = hidden_size1
        self.hidden_size2 = hidden_size2
        self.output_size = output_size
        
        # 定义权重
        self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size1)
        self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size1, self.hidden_size2)
        self.W3 = np.random.randn(self.hidden_size2, self.output_size)
        
        # 定义偏置项
        self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size1))
        self.b2 = np.zeros((1, self.hidden_size2))
        self.b3 = np.zeros((1, self.output_size))

3. 实现前向传播算法。

def forward(self, X):
    # 第一隐藏层
    self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
    self.a1 = np.tanh(self.z1)
    
    # 第二隐藏层
    self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
    self.a2 = np.tanh(self.z2)
    
    # 输出层
    self.z3 = np.dot(self.a2, self.W3) + self.b3
    y_hat = self.z3
    
    return y_hat

4. 实现损失函数。

def loss(self, X, y):
    y_hat = self.forward(X)
    loss = np.mean((y_hat - y)**2)
    
    return loss

5. 实现反向传播算法和参数更新。

def backward(self, X, y, learning_rate):
    # 计算梯度
    delta4 = 2*(self.forward(X) - y)
    dW3 = np.dot(self.a2.T, delta4)
    db3 = np.sum(delta4, axis=0)
    
    delta3 = np.dot(delta4, self.W3.T) * (1 - np.power(self.a2, 2))
    dW2 = np.dot(self.a1.T, delta3)
    db2 = np.sum(delta3, axis=0)
    
    delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * (1 - np.power(self.a1, 2))
    dW1 = np.dot(X.T, delta2)
    db1 = np.sum(delta2, axis=0)
    
    # 参数更新
    self.W1 -= learning_rate * dW1
    self.b1 -= learning_rate * db1
    self.W2 -= learning_rate * dW2
    self.b2 -= learning_rate * db2
    self.W3 -= learning_rate * dW3
    self.b3 -= learning_rate * db3

6. 创建训练函数，并进行模型训练。

def train(self, X, y, epochs, learning_rate):
    loss_history = []
    
    for epoch in range(epochs):
        loss_value = self.loss(X, y)
        loss_history.append(loss_value)
        
        self.backward(X, y, learning_rate)
        
    return loss_history

最后，通过创建一个NeuralNetwork对象并调用train()函数来完善代码，实现训练神经网络模型并返回损失历史记录列表。

### 回答3：
为了完善上面的代码，我们可以添加两个隐藏层来进一步提升神经网络的性能。首先，我们需要按照一个规范的格式书写代码以保持整洁。

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 神经网络类
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size):
# 初始化权重
self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size1)
self.weights2 = np.random.randn(hidden_size1, hidden_size2)
self.weights3 = np.random.randn(hidden_size2, output_size)

# 初始化偏置
self.bias1 = np.zeros(hidden_size1)
self.bias2 = np.zeros(hidden_size2)
self.bias3 = np.zeros(output_size)

def forward(self, x):
# 计算第一个隐藏层的输出
hidden1 = sigmoid(np.dot(x, self.weights1) + self.bias1)

# 计算第二个隐藏层的输出
hidden2 = sigmoid(np.dot(hidden1, self.weights2) + self.bias2)

# 计算输出层的输出
output = sigmoid(np.dot(hidden2, self.weights3) + self.bias3)

return output

# 创建神经网络对象
input_size = 2
hidden_size1 = 4
hidden_size2 = 4
output_size = 1
nn = NeuralNetwork(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size)

# 测试
x = np.array([0, 1]) # 输入
output = nn.forward(x)
print('Output:', output)

上述代码中，我们首先重新定义了一个sigmoid函数，用来对神经网络层的输出进行激活。然后，我们创建了一个名为NeuralNetwork的类，这个类包含了神经网络的初始化和前向传播函数。

在初始化函数中，我们随机生成了三个权重矩阵和三个偏置向量，分别对应第一个隐藏层、第二个隐藏层和输出层的参数。在前向传播函数中，我们通过两个隐藏层和输出层的计算，得到了最终的输出结果。

最后，我们创建了一个神经网络对象，并用一个示例输入进行测试，输出预测结果。

通过添加两个隐藏层，我们能够进一步提升神经网络的表现，充分发挥其学习和拟合能力，更好地适应复杂的任务和数据。