Однослойная нейронная сеть не может решить задачу классификации, которая требует разделения данных, лежащих в сложной нелинейной форме. Это связано с тем, что однослойная нейронная сеть может только провести линейную границу между классами данных, что ограничивает ее способность решать сложные задачи.
Например, если у нас есть данные, распределенные в форме двух полукругов, однослойная нейронная сеть не сможет точно разделить эти два класса данных, так как им не удастся провести линейную границу, которая разделила бы их.
Для решения подобных задач требуется использовать более сложные архитектуры нейронных сетей, такие как многослойные нейронные сети (например, глубокие нейронные сети), которые способны изучать сложные нелинейные взаимосвязи между данными и строить более сложные границы между классами. Такие архитектуры нейронных сетей позволяют решать более сложные задачи классификации и регрессии, которые не могут быть решены однослойной нейронной сетью.