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. ru.ruwiki.ru web.archive.org Перцептрон не может распознавать образы, которые не зависят от их положения на сенсорном поле и относительно других фигур. web.archive.org Например, он не способен определить, из скольких частей состоит фигура или находятся ли две фигуры рядом. web.archive.org
• Невозможность решения некоторых задач. scorcher.ru Однослойный перцептрон не мог решить задачу XOR, где нужно выполнить исключающее ИЛИ. scorcher.ru
• Ограничения в обучении. scorcher.ru Алгоритм обратного распространения ошибки, разработанный для обучения многослойных нейронных сетей, не мог быть применён к однослойному персептрону. scorcher.ru Это ограничивало способность персептрона к обучению сложных задач. scorcher.ru
• Недостаточное количество вычислительных ресурсов и доступных данных. scorcher.ru Обучение нейронных сетей требует большого объёма данных и вычислительных мощностей. scorcher.ru В то время вычислительные ресурсы были ограничены, что затруднило дальнейшее развитие персептрона. scorcher.ru
• Отсутствие способности к обобщению. ru.ruwiki.ru {6-host} 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-host}

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