i bezproblemowo dla jednej warstwy elementów. Są również i wady, z których najważniejszą jest ograniczoność form odwzorowań zbioru sygnałów wejściowych. W procesie uczenia możemy jedynie zmieniać położenie ograniczającej hiperpłaszczyzny, nie możemy natomiast zmienić jej kształtu. Uniemożliwia to wykonanie za pomocą przedstawionej sieci MADALINE bardziej skomplikowanych przekształceń, takich jak np. predykcja liniowa.<br><br>&lt;tit&gt;8.6.2. Sieć pamięci skojarzeniowej (BAM)&lt;/&gt;<br><br>Innym zastosowaniem sieci ANN jest tworzenie z jej elementów modułów pamięci. Pamięć taką nazywa się pamięcią skojarzeniową. Ma ona dwie istotne cechy odróżniające ją od cyfrowej pamięci komputerów. Dostęp do niej polega na kojarzeniu informacji podanej na wejście sieci z zakodowanymi w reprezentacji