请编写一个简单的多输入单输出的mlp模型

可以使用Keras来编写一个简单的多输入单输出的MLP模型，以下是一个示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义模型输入
input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(20,))

# 定义模型结构
x1 = Dense(32, activation='relu')(input1)
x2 = Dense(64, activation='relu')(input2)
merged = tf.keras.layers.concatenate([x1, x2])
output = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

这个模型有两个输入，分别是10维和20维的向量，经过不同的全连接层后进行拼接，最后再经过一个sigmoid激活函数输出一个二分类结果。你可以根据自己的需求修改模型的输入、输出和层数等。