パーセプトロンとは、人工ニューラルネットワークの一種であり、非常に単純なものの一つである。パーセプトロンは、入力された信号を受け取り、それらを組み合わせることにより、出力を生成する。心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1957年に考案し、1958年に論文を発表した。
パーセプトロンは、2層の構造を持っている。一つが入力層、もう一つが出力層である。入力層には、入力信号が入ります。それらの信号は、出力層に向かって伝わる。出力層では、入力された信号が組み合わされ、最終的な出力が生成される。
パーセプトロンは、簡単な二項分類器として使用されることが多い。すなわち、ある入力が特定のカテゴリに属するかどうかを判定することができます。たとえば、ある画像が犬か猫かを判定するのに使用することができる。
しかし、パーセプトロンには一つの限界がある。それは、複雑な問題を解決することができないということである。より複雑な問題を解決するには、より複雑な人工ニューラルネットワークのモデルが必要になる。