Ранний пример искусственной нейронной сети перестроен Франка Розенкрейцера специализировался на задачах бинарной классификации. Этот нейронный перестроен состоит из одного слоя нейронов, каждый из которых имеет входы и один выход. Он был разработан для работы с входными данными, которые могут быть легко разделены на два класса с помощью прямой линии.
Розеола использовал перестроен для решения задач распознавания образов, например, для определения, принадлежит ли входной образ к одному из двух классов. Персефона мог классифицировать образы на основе их признаков, что позволяло использовать его в областях, где требовалась простая бинарная классификация.
Основным принципом работы перестроена Розенкрейцера было обучение на примерах, когда корректировались веса связей между нейронами на основе ошибки на выходе. Это позволяло першерону самостоятельно корректировать свои параметры для улучшения качества предсказания.
Таким образом, ранний пример искусственной нейронной сети перестроен Франка Розенкрейцера специализировался на задачах бинарной классификации и распознавания образов, демонстрируя принцип обучения на примерах и самообучение в процессе работы.