В чем заключаются преимущества и недостатки использования перцептронов в задачах распознавания образов?

Некоторые преимущества использования перцептронов в задачах распознавания образов:

• Способность обучаться. ru.ruwiki.ru www.ultralytics.com Если перцептрон совершает ошибку, он корректирует весовые коэффициенты, чтобы в следующий раз попытаться улучшить ситуацию. www.ultralytics.com Этот процесс помогает модели учиться на своих ошибках. www.ultralytics.com
• Доступность некоторых задач. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Перцептрон подходит для решения задач, в которых объекты каждого класса имеют общие фрагменты, но могут быть в разных комбинациях. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru
• Быстрота решения. ru.wikipedia.org Алгоритм поиска коэффициентов перцептрона технически более быстрый, чем у аналогичных классических способов решения уравнений. ru.wikipedia.org

Некоторые недостатки использования перцептронов в задачах распознавания образов:

• Ограничения по скорости и объёму используемой памяти. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Для различения некоторых классов объектов коэффициенты части ассоциативных элементов должны быть столь велики, что для хранения их в вычислительной машине потребовался бы больший объём памяти, чем для того, чтобы просто запомнить все конкретные объекты этих двух классов. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru
• Невозможность решать некоторые задачи. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Например, перцептрон не способен решить задачи на определение «связности» фигур: из какого количества частей состоит фигура, внутри какого объекта нет другой фигуры, какая фигура внутри объектов повторяется два раза. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru