什么是感知器无法解决的最简单的分类问题（即单层前馈神经网络，没有隐藏层和阶跃激活函数），但如果激活函数为换成可微的激活函数（例如 sigmoid、tanh）？

在第一种情况下，将使用感知器训练规则进行训练，在第二种情况下使用 delta 规则进行。

请注意，感知器无法解决回归问题，所以我只对分类感兴趣。