-Single layer NN data must be linearly separable -Need multi-layer for other data structures

Đáp án đúng: "Linearly Separable". Hai dòng mô tả đúng khái niệm khả tách tuyến tính (linearly separable): mạng một tầng như perceptron chỉ vẽ được một siêu phẳng quyết định w·x + b = 0, nên nó chỉ học được khi dữ liệu các lớp có thể chia bằng một đường thẳng hay siêu phẳng; ví dụ hàm XOR không khả tách tuyến tính nên perceptron một tầng thất bại, phải thêm tầng ẩn với hàm kích hoạt phi tuyến. "Neural Networks" là chủ đề chung quá rộng, các dòng mô tả không định nghĩa mạng nơ-ron mà nói về điều kiện dữ liệu của mạng một tầng. "Distance measure of similarity" là các độ đo khoảng cách như Euclid hay cosine dùng so độ giống nhau, không liên quan tới số tầng của mạng. "Eigenvalue Formula" là công thức trị riêng của đại số tuyến tính, dùng trong PCA, không phải khái niệm được mô tả.