用julia写一个神经网络程序

以下是一个基本的全连接神经网络的示例程序：

using Flux
using Statistics

# 构建一个包含 3 个隐藏层和 10 个神经元的全连接神经网络
model = Chain(
  Dense(784, 128, relu),
  Dense(128, 64, relu),
  Dense(64, 32, relu),
  Dense(32, 10)
)

# 导入 MNIST 数据集
using MLDatasets
train_x, train_y = MNIST.traindata()
test_x, test_y = MNIST.testdata()

# 定义损失函数和优化器
loss(x, y) = Flux.crossentropy(model(x), y)
opt = Descent(0.1)

# 定义训练函数
function train!(model, train_data, epochs, opt)
  for epoch in 1:epochs
    for (x, y) in train_data
      grads = gradient(() -> loss(x, y), Flux.params(model))
      Flux.Optimise.update!(opt, Flux.params(model), grads)
    end
    @show accuracy(test_x, test_y, model)
  end
end

# 训练模型
train_data = Flux.Data.DataLoader(train_x, train_y, batchsize=32, shuffle=true)
train!(model, train_data, 10, opt)

这个程序使用了 Flux.jl 来定义神经网络，导入了 MNIST 数据集来训练模型，并使用了反向传播算法和梯度下降优化器来更新模型的参数。在训练期间，程序还会每个 epoch 打印出测试集上的准确率。

请注意，这只是一个基本的示例程序，你可以根据你的需要修改它来构建更复杂的神经网络。