构建包含四个隐层层的神经网络

好的，我们可以使用Python中的Keras库来构建一个包含四个隐层层的神经网络。以下是一个示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(Dense(units=16, activation='relu'))
model.add(Dense(units=8, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

这个模型共有五层，其中第一层为输入层，输入维度为100。后面四层为隐层层，分别包含64个、32个、16个和8个神经元。最后一层为输出层，输出一个二分类结果。我们使用的激活函数为ReLU和Sigmoid，优化器为Adam，损失函数为二元交叉熵，评估指标为准确率。你可以根据自己的需求修改层数、神经元个数和激活函数等参数。