Розглянуто особливості реалізації булевих функцій на основі перцептронних структур. Означено обмеження типової структури перцептрону, зокрема його здатність виконувати лише лінійно сепарабельні функції, а також основні підходи до подолання таких обмежень шляхом ускладнення структр. Також приділено увагу ймовірнісним характеристикам, які можна використати для покращення процесу навчання перцептронів, застосовуючи ймовірнісний алгоритм навчання та ймовірнісні перцептрони вищих порядків з Баєсовими ймовірностями. Розглянуто проблеми реалізації булевих функцій вищих порядків, зокрема необхідність використання поліномів вищих порядків, складність навчання та обчислювальну практичність. Подано підходи до декомпозиції булевих функцій вищих порядків на серії лінійно сепарабельних функцій.