可变多隐层神经网络的python实现

  说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。   此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的   2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法：lm（Levenberg-Marquardt训练算法），你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork类       什么是最优化，

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