Для понимания этого явления, давайте рассмотрим как работает однослойная нейронная сеть. Она состоит из входного слоя, который принимает входные данные, и выходного слоя, который выдает результат. Каждый входной нейрон имеет свои веса, которые умножаются на входные данные и передаются на нейрон активации, который возвращает итоговый результат после применения активационной функции.
Проблема возникает при решении функции логического не, так как эта функция не является линейно раз делимой. Это означает, что данные не могут быть разделены гиперплоскостью в и-мерном пространстве, что делает невозможным для однослойной нейронной сети обучиться решать такую задачу.
Для успешного решения функции логического не необходима нелинейная активационная функция, которая может изменять форму выходного пространства нейронной сети. Поэтому для решения подобных задач требуется использовать более сложные многослойные нейронные сети или другие методы машинного обучения, способные работать с нелинейными зависимостями.