Для примера я создал модель многослойного персептрона со следующими параметрами: 
- на вход одно число;
- на выход 2, в качестве активационной функции использовался softmax;
- так как используется spftmax на выходе, в качестве функции потерь указана CategoricalCrossEntropy
- в качестве аргумента функция создания модели принимает число скрытых нейронов

Код для создания модели:
```js
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

/**
* Builds and returns Multi Layer Perceptron Model.
*
* @param {number} hiddenUnits Number of hidden units in MLP.
* @returns {tf.Sequential} The multi layer perceptron model.
*/

function createModel(hiddenUnits) {
	const model = tf.sequential();
	model.add(tf.layers.dense({
		inputShape: 1,
		activation: 'sigmoid',
			units: hiddenUnits,
	}));
	
	model.add(tf.layers.dense({
		activation: 'softmax'
		units: 2,
	}));
	
	model.compile({optimizer: tf.train.sgd(0.01), loss: 'categoricalCrossentropy'});
	return model;
	}

module.exports = createModel;
```
ตัวอย่างเช่น ฉันสร้างแบบจำลองของเพอร์เซปตรอนหลายชั้นด้วยพารามิเตอร์ต่อไปนี้: - ตัวเลขหนึ่งตัวเป็นอินพุต; - สำหรับเอาต์พุต 2 จะใช้ softmax เป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งาน - เนื่องจากมีการใช้ spftmax ที่เอาต์พุต CategoricalCrossEntropy จึงถูกระบุเป็นฟังก์ชันการสูญเสีย - ฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองจะใช้จำนวนเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่เป็นโค้ดอาร์กิวเมนต์สำหรับการสร้างแบบจำลอง: ```js const tf = need('@tensorflow/tfjs -โหนด'); /** * สร้างและส่งคืน Multi Layer Perceptron Model * * @param {number} HiddenUnits จำนวนหน่วยที่ซ่อนอยู่ใน MLP * @returns {tf.Sequential} โมเดล Perceptron หลายชั้น */ ฟังก์ชั่น createModel(hiddenUnits) { const model = tf.sequential(); model.add(tf.layers.dense({ inputShape: 1, การเปิดใช้งาน: 'sigmoid', หน่วย: HiddenUnits, })); model.add(tf.layers.dense({ การเปิดใช้งาน: หน่วย 'softmax': 2, })); model.compile ({เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ: tf.train.sgd (0.01), การสูญเสีย: 'categoricalCrossentropy'}); แบบจำลองการคืน; } module.exports = createModel; ```
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence