Какие основные недостатки и ограничения перцептрона привели к развитию более сложных нейронных сетей?

Некоторые недостатки и ограничения перцептрона, которые привели к развитию более сложных нейронных сетей:

• Ограничения в задачах, связанных с инвариантным представлением образов. 24 Перцептрон не может распознавать образы, которые не зависят от их положения на сенсорном поле и относительно других фигур. 4 Например, он не способен определить, из скольких частей состоит фигура или находятся ли две фигуры рядом. 4
• Невозможность решения некоторых задач. 1 Однослойный перцептрон не мог решить задачу XOR, где нужно выполнить исключающее ИЛИ. 1
• Ограничения в обучении. 1 Алгоритм обратного распространения ошибки, разработанный для обучения многослойных нейронных сетей, не мог быть применён к однослойному персептрону. 1 Это ограничивало способность персептрона к обучению сложных задач. 1
• Недостаточное количество вычислительных ресурсов и доступных данных. 1 Обучение нейронных сетей требует большого объёма данных и вычислительных мощностей. 1 В то время вычислительные ресурсы были ограничены, что затруднило дальнейшее развитие персептрона. 1
• Отсутствие способности к обобщению. 26 Перцептрон не мог надёжно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера, расположенные со сдвигом или поворотом, нежели у тех, которые использовались на этапе его обучения. 6

Чтобы преодолеть эти ограничения, были разработаны более совершенные архитектуры нейронных сетей, такие как многослойные персептроны (MLP) и свёрточные нейронные сети (CNN). 7