感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。

输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1、w2x2）。神经元会计算传送过来的信号的总和，只有当这个总和超过了某个界限值时，才会输出1。这也称为“神经元被激活”。这里将这个界限值称为阈值，用符号θ表示。

感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。也就是说，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。

感知机的权重则是值越大，通过的信号就越大。

学习是确定合适的参数的过程，而人要做的是思考感知机的构造（模型），并把训练数据交给计算机。

偏置和权重w1、w2的作用是不一样的。具体地说，w1和w2是控制输入信号的重要性的参数，而偏置是调整神经元被激活的容易程度（输出信号为1的程度）的参数。

偏置的值决定了神经元被激活的容易程度。

实际上，与门、或门是单层感知机，而异或门是2层感知机。叠加了多层的感知机也称为多层感知机（multi-layered perceptron）。

实际上，在用与非门等低层的元件构建计算机的情况下，分阶段地制作所需的零件（模块）会比较自然，即先实现与门和或门，然后实现半加器和全加器，接着实现算数逻辑单元（ALU），然后实现CPU。因此，通过感知机表示计算机时，使用叠加了多层的构造来实现是比较自然的流程。