Ein einfaches Perzeptron und ein mehrschichtiges Perzeptron (auch als Multi-Layer Perceptron oder MLP bekannt) unterscheiden sich in ihrer Struktur und ihren Fähigkeiten: 1. **Einfaches Perzeptron:** - **Struktur:** Besteht aus einer einzigen Schicht von Neuronen (auch als Knoten oder Einheiten bezeichnet), die direkt mit den Eingabedaten verbunden sind. - **Fähigkeiten:** Kann nur lineare Trennungen durchführen. Das bedeutet, es kann nur Probleme lösen, bei denen die Daten durch eine gerade Linie (in zwei Dimensionen) oder eine Hyperebene (in höheren Dimensionen) getrennt werden können. - **Einschränkungen:** Kann keine nichtlinearen Probleme lösen, wie z.B. das XOR-Problem. 2. **Mehrschichtiges Perzeptron (MLP):** - **Struktur:** Besteht aus mehreren Schichten von Neuronen, einschließlich einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. - **Fähigkeiten:** Kann sowohl lineare als auch nichtlineare Trennungen durchführen. Durch die Verwendung von Aktivierungsfunktionen in den versteckten Schichten kann es komplexe Muster und Beziehungen in den Daten lernen. - **Vorteile:** Kann eine Vielzahl von Problemen lösen, einschließlich solcher, die nicht linear trennbar sind. Zusammengefasst: Ein einfaches Perzeptron ist auf lineare Probleme beschränkt, während ein mehrschichtiges Perzeptron durch seine komplexere Struktur und die Verwendung von Aktivierungsfunktionen in der Lage ist, auch nichtlineare Probleme zu lösen.