Нейронная сеть, которая проще устроена, - это однослойный перцептивный. Он состоит из одного слоя нейронов (или перцептивный), которые соединены с входными данными и выходными данными. Каждый нейрон в этом слое имеет связи с каждым входным нейроном и выходным нейроном.
Основная идея однослойного перепотрошена заключается в том, что он может принимать входные данные, умножать их на веса (или коэффициенты) и применять активационную функцию для получения выходных данных. Эти выходные данные могут быть использованы для классификации или регрессии, в зависимости от задачи.
Однослойный перцептивный является простой моделью нейронной сети, но он может быть очень эффективен для решения простых задач, таких как бинарная классификация или линейная регрессия. Его простота и легкость в понимании делают его отличным вариантом для начинающих в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Таким образом, однослойный перцептивный - это простая нейронная сеть, которая легко понимается и может быть использована для решения базовых задач машинного обучения.