Существует несколько типов нейронных сетей, каждая из которых имеет свою структуру и принцип работы. Если говорить о наиболее простой нейронной сети, то можно выбрать однослойный перцептивный.
Однослойный перцептивный состоит из одного слоя нейронов, который подключен к входным данным и выходу. Каждый нейрон в слое принимает входные данные, их взвешивает с определенными весами, суммирует и передает полученное значение через функцию активации.
Таким образом, однослойный перцептивный является самой простой формой нейронной сети и используется в задачах бинарной классификации или регрессии. Он способен выучивать линейные партерный и принимать решения на основе простых правил.
Однослойный перцептивный не способен решать сложные задачи, так как он обладает ограниченной способностью к обучению и не может распознавать нелинейные зависимости в данных. Однако, он является хорошим стартовым вариантом для изучения нейронных сетей и понимания их работы.