Následující jsou hlavní rysy perceptronu:

1. Jednoduchý algoritmus učení: Perceptron se učí pomocí algoritmu učení zvaného učení s učitelem, který je schopen klasifikovat vstupní data do dvou tříd.
2. Aktivační funkce: Perceptron používá aktivační funkci k rozhodnutí, zda má výstup být aktivován nebo neaktivován.
3. Váhy: Perceptron při učení upravuje váhy spojení mezi vstupy a výstupem tak, aby dosáhl správné klasifikace.
4. Bias: Perceptron může mít také bias, což je konstantní hodnota přidaná k vážené sumě vstupů, aby se zlepšila schopnost modelu přizpůsobit se datům.
5. Lineární separabilita: Perceptron je schopen klasifikovat data, která jsou lineárně separovatelná, což znamená, že existuje lineární hranice, která odděluje dvě třídy dat.
Perceptron je typem umělé neuronové sítě. Skládá se z vrstvy vstupů, vrstvy výstupů a několika skrytých vrstev neuronů. Přijímá vstupy, váží je, sečte vážené hodnoty a aplikuje aktivační funkci na finální výsledek, aby získal výstup. Váhy neuronů jsou během tréninku upravovány tak, aby se zvýšila přesnost výsledků. Kromě toho jsou perceptrony schopny zpracovávat nelineární data, což je činí vhodnými pro složité úkoly.