 Limbolá ndenge oyo basalelaka lolenge moko ya réseau neuronal oyo bato mingi basalelaka.
Perceptron Multi-Layer (MLP) ezali lolenge ya réseau neuronal artificiel oyo ezali na ba couches ebele ya ba noeuds oyo ekangami, mingi mingi esangisi couche moko to ebele oyo ebombami. Mbala mingi ba MLP esalelamaka pona misala ya boyekoli oyo etambwisami lokola botangi pe bozongisi sima. MLP ezalaka mingi mingi na couche ya entrée, couche moko to ebele oyo ebombami, mpe couche ya sortie. Couche mokomoko ezali na mwa ndambo ya ba noeuds, oyo eyebani mpe na nkombo ba neurones, oyo ekangisami na ba noeuds oyo ezali na couches oyo eleki mpe oyo elandi. Bokangami mokomoko kati na ba-neurone ezali na kilo oyo esangisi yango, oyo elimbolaka makasi ya boyokani yango. Tango MLP esalelami pona mosala ya classification to ya régression, couche ya entrée ezuaka ba données ya entrée, oyo sima esalemi na ba couches oyo ebombami pona kobimisa ba fonctionnalités pertinentes. Na sima ba éléments extraits esalelamaka na couche ya sortie pona ko produire prédiction. Mokano ya kopesa formasyo na MLP ezali ya koluka ensemble ya ba poids oyo e minimiser différence entre ba sorties prévues na ba sorties ya solo. Yango esalemaka mingi mingi na kosalelaka mayele oyo eyebani na nkombo backpropagation, oyo na kati na yango libunga epalanganaka na nsima na nzela ya réseau mpe ba poids ebongwani na kolanda yango. Processus ya formation ekobaka tii tango erreur ekokoma na niveau acceptable to nombre maximum ya ba iterations ekokoma. Soki ba former, MLP ekoki kosalelama pona kosala ba prédictions na ba données ya sika na ko propagant ba données ya entrée na nzela ya réseau pe kosalela sortie ya couche finale lokola sortie prévu.