BP（反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡的隱藏層數(shù)量實際上是可以根據(jù)具體問題和需求進行調(diào)整的，因此正確答案是D: 以上皆可。以下是對不同層數(shù)隱藏層的分析：

1. **0層隱藏層**：
- 這種情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡實際上是一個簡單的感知器（或稱為單層感知器）。它只能解決線性可分的問題，對于復雜的非線性問題無能為力。

2. **1層隱藏層**：
- 單隱藏層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)具備了處理非線性問題的能力。根據(jù)“萬能逼近定理”，一個包含足夠多神經(jīng)元的單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡可以逼近任何連續(xù)函數(shù)。不過，在實際應用中，單隱藏層可能需要非常多的神經(jīng)元才能達到滿意的逼近效果。

3. **2層隱藏層**：
- 增加到兩層隱藏層可以提高網(wǎng)絡的表達能力，使其能夠更有效地捕捉數(shù)據(jù)中的復雜模式和特征。兩層隱藏層的網(wǎng)絡在處理復雜的非線性問題時通常表現(xiàn)更好。

4. **更多隱藏層（深度神經(jīng)網(wǎng)絡）**：
- 隨著隱藏層數(shù)量的增加，網(wǎng)絡被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）。深度網(wǎng)絡能夠捕捉更加復雜的特征和模式，適用于圖像識別、自然語言處理等復雜任務。不過，更多的隱藏層也意味著更高的計算成本和更復雜的訓練過程，需要更大的數(shù)據(jù)集和更強的正則化技術來防止過擬合。

綜上所述，BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以有任意數(shù)量的隱藏層，具體的選擇取決于問題的復雜性、計算資源以及數(shù)據(jù)集的大小等因素。