Perceptron é o nome da rede neural mais simples, que consiste em apenas uma camada oculta. No entanto, para resolver problemas mais complexos, iremos criar uma variação do perceptron chamada perceptron multicamadas (MLP). Um perceptron multicamadas é composto por múltiplas camadas ocultas. A estrutura de um perceptron multicamadas é assim:

1. Uma camada de entrada: Recebe os dados de entrada.
2. Camadas ocultas: Essas camadas processam os dados e extraem padrões. Em nosso modelo, temos duas camadas ocultas.
3. Camada de saída: Produz a previsão final ou as classificações.

Em geral, cada camada é composta por vários neurônios, e a saída de uma camada se torna a entrada para a próxima camada.