Некоторые основные отличия обучения многослойного персептрона от однослойного:

• Архитектура. 4 Однослойные персептроны состоят из одного слоя нейронов, которые напрямую соединены с входными данными. 4 Многослойные персептроны включают несколько слоёв нейронов: входной слой, один или несколько скрытых слоёв и выходной слой. 4
• Возможности решения задач. 4 Однослойные персептроны могут решать только линейно разделимые задачи. 4 Многослойные персептроны способны моделировать нелинейные зависимости, так как каждый слой нейронов обрабатывает данные и передаёт их на следующий слой. 4
• Методы обучения. 3 В многослойных сетях используется множество методов обучения, наиболее популярным из которых является обратное распространение. 3 В однослойных персептронах применяется простой алгоритм обучения, который обычно называется дельта-правилом. 3
• Способность к выполнению определённых задач. 15 Однослойные персептроны не могут идентифицировать ситуацию, когда на их входы поданы разные сигналы, например, вычислять значение функции XOR. 15 Многослойные персептроны способны аппроксимировать как оператор XOR, так и многие другие нелинейные функции. 5