请用Python写一段有三个输入单元，六个中间单元，一个输出单元的三层BP神经网络的代码

import numpy as np

# 输入层
X = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 0, 0]])

# 输出层
y = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T

# 初始化权重
w1 = np.random.random((3, 6))
w2 = np.random.random((6, 1))

# 学习率
learning_rate = 0.1

# 前向传播
for epoch in range(1000):
# 计算第一层
z1 = np.dot(X, w1)
a1 = np.tanh(z1)

# 计算第二层
z2 = np.dot(a1, w2)
a2 = np.tanh(z2)

# 计算损失函数
loss = np.mean((a2 - y) ** 2)

# 反向传播
dz2 = (a2 - y) * (1 - np.tanh(z2) ** 2)
dw2 = np.dot(a1.T, dz2)
dz1 = np.dot(dz2, w2.T) * (1 - np.tanh(z1) ** 2)
dw1 = np.dot(X.T, dz1)

# 更新权重
w1 -= learning_rate * dw1
w2 -= learning_rate * dw2

# 输出结果
print(a2)

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帮我生成一个4层的BP人工神经网络的详细代码

好的，以下是一个简单的四层BP神经网络的Python代码：

import numpy as np

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        # 初始化权重和偏置
        self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.b1 = np.random.randn(self.hidden_size)
        self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.hidden_size)
        self.b2 = np.random.randn(self.hidden_size)
        self.W3 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.b3 = np.random.randn(self.output_size)
        
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    def sigmoid_derivative(self, x):
        return x * (1 - x)
    
    def forward(self, X):
        self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        self.a2 = self.sigmoid(self.z2)
        self.z3 = np.dot(self.a2, self.W3) + self.b3
        y_pred = self.sigmoid(self.z3)
        return y_pred
    
    def backward(self, X, y, y_pred, learning_rate):
        # 计算输出误差和梯度
        delta4 = (y_pred - y) * self.sigmoid_derivative(y_pred)
        dW3 = np.dot(self.a2.T, delta4)
        db3 = np.sum(delta4, axis=0, keepdims=True)
        
        # 计算第二层误差和梯度
        delta3 = np.dot(delta4, self.W3.T) * self.sigmoid_derivative(self.a2)
        dW2 = np.dot(self.a1.T, delta3)
        db2 = np.sum(delta3, axis=0)
        
        # 计算第一层误差和梯度
        delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * self.sigmoid_derivative(self.a1)
        dW1 = np.dot(X.T, delta2)
        db1 = np.sum(delta2, axis=0)
        
        # 更新权重和偏置
        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
        
    def train(self, X, y, epochs, learning_rate):
        for i in range(epochs):
            y_pred = self.forward(X)
            self.backward(X, y, y_pred, learning_rate)
            
    def predict(self, X):
        y_pred = self.forward(X)
        return y_pred

这个神经网络有三个隐藏层和一个输出层。你可以使用以下代码来构建并训练模型：

X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]])
y = np.array([[0],[1],[1],[0]])

nn = NeuralNetwork(input_size=3, hidden_size=4, output_size=1)
nn.train(X, y, epochs=10000, learning_rate=0.1)

pred = nn.predict(X)
print(pred)

这段代码会生成一个4个节点的隐藏层，1个输出节点的BP神经网络，并使用X和y数据集进行训练和预测。在这个例子中，训练10000次，学习速率为0.1。

随机生成三类数据，每类20个样本，样本为二维向量，不使用sklearn的条件下构建一个隐藏层为4的BP神经网络进行分类

好的，我可以帮你解决这个问题。以下是不依赖于`sklearn`库的完整Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义sigmoid函数以及其导数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1 - x)

# 随机生成三类数据，每类20个样本，样本为二维向量
np.random.seed(0)

n_samples = 20
X1 = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([0, 0])
X2 = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([2, 2])
X3 = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([-2, 2])

X = np.vstack((X1, X2, X3))
y = np.array([0] * n_samples + [1] * n_samples + [2] * n_samples)

# 构建BP神经网络进行分类
n_input = 2
n_hidden = 4
n_output = 3
learning_rate = 0.1
n_iterations = 10000

# 随机初始化权重
W1 = np.random.randn(n_input, n_hidden)
W2 = np.random.randn(n_hidden, n_output)

# 开始训练
for i in range(n_iterations):
    # 正向传播
    hidden_input = np.dot(X, W1)
    hidden_output = sigmoid(hidden_input)
    output_input = np.dot(hidden_output, W2)
    output_output = sigmoid(output_input)

    # 反向传播
    output_error = y.reshape(-1, 1) - output_output
    output_delta = output_error * sigmoid_derivative(output_output)
    hidden_error = np.dot(output_delta, W2.T)
    hidden_delta = hidden_error * sigmoid_derivative(hidden_output)

    # 更新权重
    W2 += learning_rate * np.dot(hidden_output.T, output_delta)
    W1 += learning_rate * np.dot(X.T, hidden_delta)

# 可视化分类结果
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-4, 4, 200), np.linspace(-4, 4, 200))
Z = np.zeros((xx.size, 3))
hidden = sigmoid(np.dot(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()], W1))
output = sigmoid(np.dot(hidden, W2))
Z[:, 0] = output[:, 0]
Z[:, 1] = output[:, 1]
Z[:, 2] = output[:, 2]
Z = np.argmax(Z, axis=1)
Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Accent, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Accent)
plt.xlim(-4, 4)
plt.ylim(-4, 4)
plt.show()

与上一个例子相似，我们定义了一个名为`sigmoid`的函数，它实现了sigmoid函数（用于激活神经元），并定义了一个名为`sigmoid_derivative`的函数，它计算sigmoid函数的导数（用于反向传播）。

我们随机生成三类数据，每类20个样本，样本为二维向量。然后，我们将它们合并成一个数据集`X`，并为每个样本打上标签`y`。

接下来，我们定义了神经网络的架构。在这个例子中，我们使用一个包含一个有4个神经元的隐层的神经网络进行分类，输入层有2个神经元，输出层有3个神经元（对应三个类别）。我们还定义了学习率、迭代次数等超参数。

接着，我们随机初始化权重，然后开始训练。在每个迭代中，我们执行正向传播，计算损失函数，然后执行反向传播来更新权重。最后，我们使用可视化函数将分类结果可视化。

运行这段代码，你将得到一个可视化的分类结果。