<prompt> Unda Mtandao wa Neural wa Multilayer Perceptron MLP wenye vipengee vitatu na towe moja ambalo linaweza kutabiri matokeo kulingana na vigeu vya ingizo.  <response>: Huu hapa ni mfano wa jinsi ya kuunda Mtandao wa Neural wa Multilayer Perceptron MLP wenye viingizi vitatu na towe moja kwa kutumia maktaba ya Keras katika Python: python kutoka keras.models huleta Mfuatano kutoka kwa keras.layers huleta Dense Bainisha mfano wa kuigwa Sequential model.addDense12, input_dim3, activationrelu model.addDense8, activationrelu model.addDense1, activationsigmoid Unganisha kielelezo. kusanyahasarabinary_crossentropy, optimizeradam, metricsusahihi Weka kielelezo kwenye data x pembejeo za mafunzo y matokeo ya mafunzo model.fit x, y, epochs150, batch_size10 fanya ubashiri juu ya ubashiri mpya wa data model.predictdata_mpya Muundo huu una safu ya ingizo yenye ingizo 3, safu mbili zilizofichwa zenye nodi 12 na 8, na safu ya pato yenye pato 1. Muundo huu hutumia kitendakazi cha kuwezesha Kitengo cha Linear kilichorekebishwa ReLU kwa tabaka zilizofichwa na kitendakazi cha kuwezesha Sigmoid kwa safu ya pato. Muundo huo umejumuishwa na ujumuishaji wa binary kama kitendakazi cha upotezaji na adam kama kiboreshaji. Mfano huo basi unafaa kwa data ya mafunzo, na inaweza kutumika kufanya utabiri kwenye data mpya. Idadi ya nyakati na saizi ya bechi inaweza kubadilishwa ili kuboresha utendakazi wa modeli. 