Нейронная сеть, которая проще устроена, обычно представляет собой небольшую однослойную модель. В такой сети имеется один слой входных нейронов, которые подают информацию на один или несколько выходных нейронов. Эти нейроны связаны между собой весами, которые определяют важность информации, передаваемой от одного нейрона другому.
Проще устроенные нейронные сети имеют меньше параметров и сложностей в сравнении с более глубокими многослойными сетями. Они обычно используются для задач, требующих относительно небольшого объема данных и простых шаблонов. Примерами таких задач могут быть распознавание образов или классификация данных на основе некоторых признаков.
Однослойные нейронные сети могут быть легко обучены и поняты благодаря их простой структуре. Они могут быть использованы для быстрого прототипирования моделей, тестирования гипотез или обработки небольших объемов данных. Однако, для более сложных задач, требующих более глубокого анализа и распознавания сложных шаблонов и зависимостей, более сложные архитектуры с большим количеством слоев и параметров могут быть более подходящими.
Таким образом, простая нейронная сеть может быть эффективным инструментом для решения простых задач, но для более сложных задач может потребоваться более сложная модель с глубокой структурой.