В чем заключаются ограничения персептрона как модели машинного обучения?

Некоторые ограничения персептрона как модели машинного обучения:

• Линейная разделимость данных. neurotoday.ru gist.ly Если классы нельзя разделить прямой линией (или гиперплоскостью в многомерном пространстве), простой перцептрон не справится с задачей. neurotoday.ru Например, функцию «исключающее ИЛИ» (XOR) невозможно реализовать с помощью одного слоя персептрона. gist.ly
• Неспособность к обобщению характеристик. neurotoday.ru Модель не может переносить свои свойства на новые стимулы, которые не совпадают точно с обучающими примерами. neurotoday.ru
• Трудности с анализом сложных ситуаций. neurotoday.ru Перцептрон не способен расчленять сложные ситуации во внешней среде на более простые. ru.wikipedia.org
• Проблемы с задачами, связанными с инвариантностью образов. neurotoday.ru ru.wikipedia.org Например, если нужно распознавать печатные буквы независимо от их положения на странице, простой перцептрон не сможет обеспечить такую инвариантность относительно сдвигов, поворотов или масштабирования. neurotoday.ru

Эти ограничения характерны для однослойных персептронов с двоичными пороговыми единицами. www.mql5.com Для решения более сложных задач разработаны многослойные персептроны, которые способны обрабатывать более сложные паттерны в данных. neurotoday.ru gist.ly