Почему перцептроны оказались ограничены в своем применении в современных нейросетевых системах?

Перцептроны оказались ограничены в применении в современных нейросетевых системах по нескольким причинам:

• Неспособность решать задачи, которые не являются линейно разделимыми. 45 Перцептрон мог работать только с задачами, для которых объекты каждого класса имеют общие фрагменты, но могут быть в разных комбинациях, например, с задачами распознавания образов. 1
• Отсутствие способности обобщать свои характеристики на новые стимулы или новые ситуации, не совпадающие в точности с теми, которые имели место при обучении. 12
• Неспособность анализировать сложные ситуации во внешней среде путём расчленения их на более простые. 12
• Технические ограничения по скорости и объёму используемой памяти. 1 Некоторые задачи, которые в принципе могли быть решены перцептроном, требовали нереально больших времён или объёма памяти. 1

В 1980-е годы появились многослойные перцептроны и алгоритм обратного распространения ошибок, что позволило обучать более сложные архитектуры с несколькими скрытыми слоями и значительно расширить области применения нейросетей, включая распознавание сложных образов и обработку естественного языка. 5