<prompt> Eleza jinsi aina ya kawaida ya mtandao wa neva inatumiwa.  <response>: Perceptron ya Tabaka nyingi MLP ni aina ya mtandao wa neva bandia ambao una tabaka nyingi za nodi zilizounganishwa, kwa kawaida hujumuisha safu moja au zaidi zilizofichwa. MLP mara nyingi hutumiwa kwa kazi za kujifunza zinazosimamiwa kama vile uainishaji na urejeleaji. MLP kwa kawaida huundwa na safu ya ingizo, safu moja au zaidi zilizofichwa, na safu ya pato. Kila safu ina idadi ya nodi, pia inajulikana kama niuroni, ambazo zimeunganishwa na nodi katika tabaka zilizopita na zinazofuata. Kila uhusiano kati ya neurons ina uzito unaohusishwa nayo, ambayo hufafanua nguvu ya uhusiano. Wakati MLP inatumiwa kwa uainishaji au kazi ya kurejesha, safu ya ingizo hupokea data ya ingizo, ambayo huchakatwa na safu zilizofichwa ili kutoa vipengele muhimu. Vipengele vilivyotolewa hutumiwa na safu ya pato kutoa utabiri. Lengo la kufunza MLP ni kupata seti ya uzani ambayo inapunguza tofauti kati ya matokeo yaliyotabiriwa na matokeo ya kweli. Hii kwa kawaida hupatikana kwa kutumia mbinu inayojulikana kama uenezaji nyuma, ambapo hitilafu huenezwa nyuma kupitia mtandao na uzani hurekebishwa ipasavyo. Mchakato wa mafunzo unaendelea hadi kosa lifikie kiwango kinachokubalika au idadi ya juu zaidi ya marudio inafikiwa. Baada ya kupata mafunzo, MLP inaweza kutumika kufanya ubashiri kwenye data mpya kwa kueneza data ya ingizo kupitia mtandao na kutumia matokeo ya safu ya mwisho kama matokeo yaliyotabiriwa. 