Perceptron (Türkçe'sini bilmiyorum), insan beynindeki nöronlardan esinlenmiş bir hesap modelidir. 1950'lerin sonlarında denetimli öğrenme problemlerinde kullanılmak üzere geliştirilmiştir.
Girdi değişkenleri $x=(x_1, \dots, x_n$) olan bir perceptronda her bir değişkenin bir ağırlığı vardır, genelde $w=(w_1, \dots, w_n)$ olarak gösterilir. Bunlara ek olarak bir de eşik değer (treshold) olur, $t$ diyelim. Perceptron önce $$w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots w_nx_n - t$$ sayısını hesaplar. Bunu vektör iç çarpımıyla $$w \cdot x - t$$ olarak da gösterebiliriz. Sonra bir aktivasyon fonksiyonu kullanarak çıktıyı oluşturur. Bu aktivasyon fonksiyonu için pek çok seçenek vardır, klasik aktivasyon fonksiyonu olarak ikili adım fonksiyonu kullanılır: $$A(x) = \begin{cases} x\leq 0 \text{ ise } 0 \\ x > 0 \text{ ise } 1 \end{cases}$$
Kısacası eğer $$w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots w_nx_n - t$$ sıfırdan büyükse perceptronun çıktısı $1$ olur, değilse $0$. Bu model aşağıdaki gibi görselleştirilir.
