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  1943年,心理學家沃倫·麥卡洛克和數理邏輯學家沃爾特·皮茨在合作的《A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity》論文中提出並給出了人工神經網路的概念及人工神經元的數學模型,從而開創了人工神經網路研究的時代。1949年,心理學家唐納德·赫布在《The Organization of Behavior》論文中描述了神經元學習法則——赫布型學習。  人工神經網路更進一步被美國神經學家弗蘭克·羅森布拉特所發展。他提出了可以模擬人類感知能力的機器,並稱之為『感知機』。1957年,在Cornell航空實驗室中,他成功在IBM 704機上完成了感知機的模擬。兩年後,他又成功實現了能夠識別一些英文字母、基於感知機的神經計算機——Mark1,並於1960年6月23日,展示與眾。  為了『教導』感知機識別影象,弗蘭克·羅森布拉特在Hebb學習法則的基礎上,發展了一種迭代、試錯、類似於人類學習過程的學習演算法——感知機學習。除了能夠識別出現較多次的字母,感知機也能對不同書寫方式的字母影象進行概括和歸納。但是,由於本身的侷限,感知機除了那些包含在訓練集裡的影象以外,不能對受干擾(半遮蔽、不同大小、平移、旋轉)的字母影象進行可靠的識別。  首個有關感知機的成果,由弗蘭克·羅森布拉特於1958年發表在《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》的文章裡。1962年,他又出版了《Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms》一書,向大眾深入解釋感知機的理論知識及背景假設。此書介紹了一些重要的概念及定理證明,例如感知機收斂定理。  雖然最初被認為有著良好的發展潛能,但感知機最終被證明不能處理諸多的模式識別問題。1969年,馬文·明斯基和西摩爾·派普特在《Perceptrons》書中,仔細分析了以感知機為代表的單層神經網路系統的功能及侷限,證明感知機不能解決簡單的異或(XOR)等線性不可分問題,但弗蘭克·羅森布拉特和馬文·明斯基和西摩爾·派普特等人在當時已經瞭解到多層神經網路能夠解決線性不可分的問題。  由於弗蘭克·羅森布拉特等人沒能夠及時推廣感知機學習演算法到多層神經網路上,又由於《Perceptrons》在研究領域中的巨大影響,及人們對書中論點的誤解,造成了人工神經領域發展的長年停滯及低潮,直到人們認識到多層感知機沒有單層感知機固有的缺陷及反向傳播演算法在80年代的提出,才有所恢復。1987年,書中的錯誤得到了校正,並更名再版為《Perceptrons - Expanded Edition》。  近年,在Freund及Schapire(1998)使用核技巧改進感知機學習演算法之後,愈來愈多的人對感知機學習演算法產生興趣。後來的研究表明除了二元分類,感知機也能應用在較複雜、被稱為structured learning型別的任務上(Collins, 2002),又或使用在分散式計算環境中的大規模機器學習問題上(McDonald, Hall and Mann, 2011)。

  感知器使用特徵向量來表示的前饋神經網路,它是一種二元分類器,把矩陣上的輸入formula_1(實數值向量)對映到輸出值formula_2上(一個二元的值)。  formula_4是實數的表示權重的向量,formula_5是點積。formula_6是偏置,一個不依賴於任何輸入值的常數。偏置可以認為是激勵函式的偏移量,或者給神經元一個基礎活躍等級。  formula_2(0或1)用於對formula_1進行分類,看它是肯定的還是否定的,這屬於二元分類問題。如果formula_6是負的,那麼加權後的輸入必須產生一個肯定的值並且大於formula_10,這樣才能令分類神經元大於閾值0。從空間上看,偏置改變了決策邊界的位置(雖然不是定向的)。  由於輸入直接經過權重關係轉換為輸出,所以感知器可以被視為最簡單形式的前饋式人工神經網路。

  設有formula_11維輸入的單個感知機(如右圖示),formula_12至formula_13為formula_11維輸入向量的各個分量,formula_15至formula_16為各個輸入分量連線到感知機的權量(或稱權值),formula_17為偏置,formula_18為啟用函式(又曰激勵函式或傳遞函式),formula_19為標量輸出。輸出formula_19的數學描述為:
感知器(英語:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就職於康奈爾航空實驗室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發明的一種人工神經網路。它可以被視為一種最簡單形式的前饋神經網路,是一種二元線性分類器。