Однослойная нейронная сеть не может решать функции, которые не являются линейно разделимыми. Линейно разделимые функции - это такие функции, которые можно отделить прямой линией на две области.
Примеры функций, которые не могут быть решены однослойной нейронной сетью, включают в себя функцию исключающего ИЛИ (XOR). Для функции XOR невозможно провести прямую линию, которая разделит два класса точек (0 и 1).
Для решения таких функций требуется использовать многослойные нейронные сети, которые имеют способность изучать более сложные нелинейные зависимости между входными данными. Многослойные нейронные сети состоят из нескольких слоев нейронов (скрытых слоев), которые могут обучаться на основе обратного распространения ошибки и распознавать более сложные закономерности в данных.
Таким образом, однослойная нейронная сеть не подходит для решения задач, где требуется выявление нелинейных зависимостей, и для таких задач необходимо использовать более сложные модели нейронных сетей.