Почему перцептрон оказался неэффективным для решения сложных задач распознавания образов?

Перцептрон оказался неэффективным для решения сложных задач распознавания образов из-за ряда ограничений, среди которых:

• Невозможность найти инвариант. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org Перцептрон работает только как статистическая машина, он не способен самостоятельно находить инварианты, которые были бы основой для принятия решений. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org
• Неспособность анализировать сложные ситуации. ru.ruwiki.ru Перцептрон не может расчленять сложные ситуации во внешней среде на более простые. ru.ruwiki.ru
• Отсутствие способности к обобщению. ru.ruwiki.ru Перцептрон не может переносить свои характеристики на новые стимулы или ситуации, которые не совпадают с теми, что были при обучении. ru.ruwiki.ru
• Технические ограничения по скорости и объёму используемой памяти. ru.ruwiki.ru Задачи, которые в принципе могут быть решены перцептроном, могут потребовать нереально больших времён или объёма памяти. ru.ruwiki.ru
• Неспособность решать логическую задачу «исключающее или». cyberleninka.ru Множество решений сети нельзя разделить на два класса для этой операции. cyberleninka.ru

Чтобы преодолеть эти ограничения, были разработаны более совершенные архитектуры нейронных сетей, такие как многослойные персептроны (MLP) и свёрточные нейронные сети (CNN). www.mql5.com www.geeksforgeeks.org