Почему персептроны, несмотря на свою популярность, столкнулись с ограничениями в практическом применении?

Персептроны столкнулись с ограничениями в практическом применении из-за нескольких причин:

• Невозможность обобщения. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org Персептроны не способны переносить свои характеристики на новые стимулы или ситуации, которые не совпадают с теми, что были при обучении. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org
• Неспособность анализировать сложные ситуации. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org Персептроны не могут расчленять сложные ситуации во внешней среде на более простые. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org
• Невозможность работы с данными, которые нельзя разделить линейно. data-intelligence.hashnode.dev Перцептрон может обрабатывать только линейно разделимые данные. data-intelligence.hashnode.dev
• Чувствительность к начальным весам. data-intelligence.hashnode.dev Если начальные веса выбраны плохо, алгоритм может не сходиться или сходиться к неоптимальному решению. data-intelligence.hashnode.dev
• Отсутствие вероятностного вывода. data-intelligence.hashnode.dev Перцептрон не может оценивать неопределённость и уверенность своих предсказаний. data-intelligence.hashnode.dev

Эти ограничения были выявлены в конце 1960-х — начале 1970-х годов, что привело к снижению интереса и исследований персептронов. www.mql5.com