要增加Neuroph神经网络的复杂度，可以考虑以下几种方法：
增加隐藏层：在神经网络中增加更多的隐藏层可以增加网络的复杂度。每个隐藏层可以包含多个神经元，这样可以增加网络学习的能力。
增加神经元：增加每个隐藏层的神经元数量也可以增加网络的复杂度。增加神经元数量可以增强网络的表达能力，从而提高网络的性能。
使用更复杂的激活函数：选择更复杂的激活函数，如ReLU、Leaky ReLU或Sigmoid等，可以增加网络的非线性性，从而提高网络的复杂度。
使用更多的训练数据：增加训练数据的数量可以帮助神经网络更好地学习数据的特征，从而提高网络的复杂度。
使用正则化技术：使用正则化技术如L1、L2正则化或Dropout等可以帮助防止过拟合，从而提高网络的泛化能力，增加网络的复杂度。
使用更复杂的优化算法：选择更复杂的优化算法如Adam、Adagrad或RMSprop等可以帮助神经网络更快地收敛，从而增加网络的复杂度。
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