{"text": "### Human: Buat Multilayer Perceptron (MLP) Neural Network dengan tiga input dan satu output yang dapat memprediksi output berdasarkan variabel input.. ### Assistant: Berikut adalah contoh cara membuat Multilayer Perceptron (MLP) Neural Network dengan tiga input dan satu output menggunakan perpustakaan Keras di Python: ``python dari keras.models import Sequential dari keras.layers import Dense # Define the model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=3, activation='relu')) model.add(Dense((8, activation='relu')) model.addense(((1, activation='sigmoid')) # Compile the model.compile ((loss='binary_crossentropy', optimizer='predadam', metrics=['accuracy' #]) Fitting model ke data x = training inputs y = outputs.add(Density, y=0, input_dim=10 batch, batch=_10 batch, activation=_relu')) model.add((Dense(8, activation='relu')) model.add ((((1, activation='sigmoid')) model ini digunakan sebagai model baru untuk membuat prediksi kinerja dengan dua input dan output yang tersimpan.Model ini dapat digunakan sebagai model latihan dan optimasi dua lapisan, lalu digunakan sebagai model dengan dua lapisan baru.Model ini menggunakan fungsi input dan output yang tersimpan."}