使用多层BP神经网络（具有较高的参数灵活性）在Python中进行开发。

简介：
该程序采用Python语言构建，并实现了一套多层前馈反向传播（BP）神经网络模型。 详细介绍如下：首先，网络结构中的层数、输入神经元数量、隐藏层神经元数量以及输出神经元数量均可根据需求进行灵活定制。其次，隐藏层的激活函数提供了多种选择，包括tanh和logistic函数，并且允许用户自行扩展其定义，以适应不同的应用场景。此外，该模型内置了多分类编码器，因此对于多分类数据集而言，无需进行额外编码操作，可以直接将类别标签作为输入输出。最后，输出层的激活函数固定为sigmoid函数；在预测（predict）方法中，可以灵活地设置是否返回概率值。对于机器学习初学者来说，如果编程过程中遇到任何问题，欢迎随时提出宝贵意见和建议。同时，如果您对该模型有任何疑问或建议，也欢迎积极参与讨论。联系方式为QQ：1642990705