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  1943年,心理学家沃伦·麦卡洛克和数理逻辑学家沃尔特·皮茨在合作的《A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity》论文中提出并给出了人工神经网络的概念及人工神经元的数学模型,从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年,心理学家唐纳德·赫布在《The Organization of Behavior》论文中描述了神经元学习法则——赫布型学习。  人工神经网络更进一步被美国神经学家弗兰克·罗森布拉特所发展。他提出了可以模拟人类感知能力的机器,并称之为『感知机』。1957年,在Cornell航空实验室中,他成功在IBM 704机上完成了感知机的仿真。两年后,他又成功实现了能够识别一些英文字母、基于感知机的神经计算机——Mark1,并于1960年6月23日,展示与众。  为了『教导』感知机识别图像,弗兰克·罗森布拉特在Hebb学习法则的基础上,发展了一种迭代、试错、类似于人类学习过程的学习算法——感知机学习。除了能够识别出现较多次的字母,感知机也能对不同书写方式的字母图像进行概括和归纳。但是,由于本身的局限,感知机除了那些包含在训练集里的图像以外,不能对受干扰(半遮蔽、不同大小、平移、旋转)的字母图像进行可靠的识别。  首个有关感知机的成果,由弗兰克·罗森布拉特于1958年发表在《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》的文章里。1962年,他又出版了《Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms》一书,向大众深入解释感知机的理论知识及背景假设。此书介绍了一些重要的概念及定理证明,例如感知机收敛定理。  虽然最初被认为有着良好的发展潜能,但感知机最终被证明不能处理诸多的模式识别问题。1969年,马文·明斯基和西摩尔·派普特在《Perceptrons》书中,仔细分析了以感知机为代表的单层神经网络系统的功能及局限,证明感知机不能解决简单的异或(XOR)等线性不可分问题,但弗兰克·罗森布拉特和马文·明斯基和西摩尔·派普特等人在当时已经了解到多层神经网络能够解决线性不可分的问题。  由于弗兰克·罗森布拉特等人没能够及时推广感知机学习算法到多层神经网络上,又由于《Perceptrons》在研究领域中的巨大影响,及人们对书中论点的误解,造成了人工神经领域发展的长年停滞及低潮,直到人们认识到多层感知机没有单层感知机固有的缺陷及反向传播算法在80年代的提出,才有所恢复。1987年,书中的错误得到了校正,并更名再版为《Perceptrons - Expanded Edition》。  近年,在Freund及Schapire(1998)使用核技巧改进感知机学习算法之后,愈来愈多的人对感知机学习算法产生兴趣。后来的研究表明除了二元分类,感知机也能应用在较复杂、被称为structured learning类型的任务上(Collins, 2002),又或使用在分布式计算环境中的大规模机器学习问题上(McDonald, Hall and Mann, 2011)。

  感知器使用特征向量来表示的前馈神经网络,它是一种二元分类器,把矩阵上的输入formula_1(实数值向量)映射到输出值formula_2上(一个二元的值)。  formula_4是实数的表示权重的向量,formula_5是点积。formula_6是偏置,一个不依赖于任何输入值的常数。偏置可以认为是激励函数的偏移量,或者给神经元一个基础活跃等级。  formula_2(0或1)用于对formula_1进行分类,看它是肯定的还是否定的,这属于二元分类问题。如果formula_6是负的,那么加权后的输入必须产生一个肯定的值并且大于formula_10,这样才能令分类神经元大于阈值0。从空间上看,偏置改变了决策边界的位置(虽然不是定向的)。  由于输入直接经过权重关系转换为输出,所以感知器可以被视为最简单形式的前馈式人工神经网络。

  设有formula_11维输入的单个感知机(如右图示),formula_12至formula_13为formula_11维输入向量的各个分量,formula_15至formula_16为各个输入分量连接到感知机的权量(或称权值),formula_17为偏置,formula_18为激活函数(又曰激励函数或传递函数),formula_19为标量输出。输出formula_19的数学描述为:
感知器(英语:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。