パーセプトロン
視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。ただし学習については自明ではなく、特に多層パーセプトロンの機械学習に関する歴史は、それがパーセプトロンの歴史だと言っても過言ではない。1960年代に爆発的なニューラルネットブームを巻き起こしたが、60年代末のミンスキーらによる、単層パーセプトロンは線形分離可能なものしか学習できないという指摘は、多層パーセプトロンの学習が当時まだよくわからなかったことから、一時研究を停滞させた。影響を受けた変種といえるニューラルネットワークも多数提案されているが、それらについてはここでは略す(ニューラルネットワークの記事を参照)。パーセプトロン自体はその後、ボルツマンマシンや、多層パーセプトロンの機械学習をある程度実用化した誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)などによって1980年代に再興隆した後、1990年代にはまた停滞した。21世紀に入った後の研究の進展などにより、より層を増やしたパーセプトロンでの機械学習を指すいわゆる「深層学習(ディープラーニング)」の実用化と、それによる画像認識などの成果により、2020年現在はブームにある。
パーセプトロン(英: Perceptron)は、人工ニューロンやニューラルネットワークの一種である。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。モデルは同じく1958年に発表されたロジスティック回帰と等価である。