Построить однослойную нейронную сеть с обратными связями можно, но это не совсем стандартный подход. Однослойные нейронные сети обычно используются для задач классификации, так как их структура довольно проста и они могут хорошо справляться с различными типами данных. Однако, при наличии обратных связей они могут быть использованы для решения более сложных задач, таких как предсказание временных рядов или обработка последовательных данных.
Обратные связи в нейронных сетях позволяют передавать информацию об ошибке обратно к входу сети, что помогает сети корректировать веса и улучшать качество предсказаний. В однослойной нейронной сети с обратными связями обычно используется алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволяет обновлять веса нейронов на основе полученной ошибки предсказания.
Однако стоит учитывать, что однослойные нейронные сети с обратными связями могут столкнуться с проблемой распространения градиента (vanishing gradient problem), когда градиент ошибки затухает по мере прохождения через слои сети. Это может привести к тому, что сеть не сможет обучиться эффективно и давать хорошие результаты на тестовых данных.
Таким образом, хотя возможно построить однослойную нейронную сеть с обратными связями, для решения более сложных задач рекомендуется использовать более глубокие архитектуры с несколькими слоями.