Ранний пример искусственной нейронной сети - персептрон, созданный Фрэнком Розенблаттом, специализировался на решении задач бинарной классификации. Этот вид нейронной сети состоит из одного слоя нейронов, которые принимают входные данные и выдают один бинарный выходной сигнал - 0 или 1.
Персептрон был разработан для моделирования функции человеческого мозга, способного обучаться и принимать решения на основе примеров. Он использует алгоритм обратного распространения ошибки для обучения, чтобы корректировать веса связей между нейронами и улучшить точность классификации.
Персептрон мог решать простые задачи, такие как разделение линейно-разделимых классов, но он оказался недостаточно мощным для решения более сложных задач, требующих нелинейных решений. Это привело к развитию более сложных видов нейронных сетей, таких как многослойные персептроны, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
Таким образом, ранний пример искусственной нейронной сети персептрон Фрэнка Розенблатта специализировался на задачах бинарной классификации и стал отправной точкой для развития более сложных моделей нейронных сетей.