<s>Human: 设计一个具有5个隐藏层的神经网络，每层具有20个神经元，并使用ReLU作为激活函数。
</s><s>Assistant: 以下是该神经网络的Python代码：

```python
import numpy as np

# 输入层有n个特征
n = 10
# 隐藏层有k个神经元
k = 20

# 随机生成权重和偏置
w1 = np.random.randn(n, k)
b1 = np.zeros((1, k))

w2 = np.random.randn(k, k)
b2 = np.zeros((1, k))

w3 = np.random.randn(k, k)
b3 = np.zeros((1, k))

w4 = np.random.randn(k, k)
b4 = np.zeros((1, k))

w5 = np.random.randn(k, k)
b5 = np.zeros((1, k))

# 定义ReLU激活函数
def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# 前向传播
def forward(X):
    h1 = relu(np.dot(X, w1) + b1)
    h2 = relu(np.dot(h1, w2) + b2)
    h3 = relu(np.dot(h2, w3) + b3)
    h4 = relu(np.dot(h3, w4) + b4)
    output = relu(np.dot(h4, w5) + b5)
    return output

# 测试
X = np.random.randn(100, n)
output = forward(X)
print(output.shape) # (100, k)
```
</s>