Перцептрон: відмінності між версіями

: Це модель, у якій вхідні елементи безпосередньо з'єднано з вихідними за допомогою системи ваг. Є найпростішою [[Нейронна мережа прямого поширення|мережею прямого поширення]] — {{Не перекладено|[[Лінійний класифікатор|лінійним класифікатором||Linear classifier}}]], і окремим випадком класичного перцептрона, в якому кожен S-елемент однозначно відповідає одному A-елементові, S-A зв'язку мають вагу +1, і всі A-елементи мають поріг θ = 1. Одношарові перцептрони фактично є [[Штучний нейрон|формальними нейронами]], тобто пороговими елементами Мак-Каллока — Піттса. Вони мають безліч обмежень, зокрема, вони не можуть ідентифікувати ситуацію, коли на їхні входи подано різні сигнали («завдання XOR», див [[#Функціональні помилки|нижче]]).