感知机通常情况下指单层的人工神经网络，其结构与 MP 模型类似（按照生物神经元的结构和工作原理造出来的一个抽象和简化了模型，也称为神经网络的一个处理单元）
假设由一个 n 维的单层感知机，则：
- x 1 x_1 x1 至 x n x_n xn 为 n 维输入向量的各个分量
- w 1 j w_{1j} w1j 至 w n j w_{nj} wnj 为各个输入分类连接感知机的权重（权值）， ∑ \sum ∑ 为阈值
- f 为激活函数（激励函数或传递函数），O 为标量输出
- 理想的函数为阶跃函数或 Sigmoid 函数，目标是通过输入向量 x 与权重向量 w 求得内积后，通过激活函数 f 所得的标量