A só pode ser aplicado para produzir classificações binárias.
B consiste em aprendizado de umperceptronde uma camada única.
C é uma família de métodos de aprendizado de máquinas baseado em redes neurais com múltiplas camadas.
D não é adequado para visão computacional.
E oferece a vantagem de sempre conter poucos parâmetros a ajustar durante o processo de aprendizagem.