Hola percy… a que te refieres con crear un “perceptrón complejo multicapa”. Te he de decir que las redes neuronales que funcionan bien deben de tener en la mayoria de los casos solamente una capa intermedia es decir una capa de entrada, una capa intermedia y una capa de salida, teniendo la capa de entrada tantas neuronas como entradas tenga y la capa de salida, tantas neurona como salidas tenga. Hay algunos casos en las que poniendo dos capas intermedias funciona mejor, pero por lo general se suele utilizar una capa intermedia. Sobre el numero de neuronas que debe de tener la capa intermedia, no te puedo decir mucho ya que dependera del problema.
Respecto al mail que nos has enviado, y nos hubiese gustado que nos lo hubieses puesto en el foro, he de decirte que el perceptrón se utiliza para aprendizaje supervisado, es decir que debes de tener unos datos de entrenamiento para entrenar a la red neuronal y después de entrenarla, “tomara decisiones” por si misma, pero dentro del rango de las decisiones que tome, es decir que si a la red la enseñas a predecir resultados de partidos de futbol, su respuesta sera la de un resultado de un partido de futbol, no la de un carrera de caballos o cosas que nada tienen que ver con lo que no lo has enseñado, por tanto antes de utilizar una red neuronal debes de tener datos de entrenamiento porque el perceptron es para aprendizaje supervisado.
Por otro lado he de decirte que el aplicar redes de neuronas no es la mejor técnica para crear un sistema experto, ya que pueden existir otras técnicas mucho más simples y rápidas como la regresión lineal o multiple; o utilizar la técnica de lo Knn o K-Vecinos.
Cualquier otra duda nos comentas por el foro.
Saludos