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임계치(threshold): 어떠한 값이 활성화되기 위한 최소값을 임계치라고 한다.
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가중치(weight): 퍼셉트론의 학습 목표는 학습 벡터를 두 부류로 선형 분류하기 위한 선형 경계를 찾는 것이다. 가중치는 이러한 선형 경계의 방향성 또는 형태를 나타내는 값이다.
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바이어스(bias): 선형 경계의 절편을 나타내는 값으로써, 직선의 경우는 y절편을 나타낸다.
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net값: 입력값과 가중치의 곱을 모두 합한 값으로써, 기하학적으로 해석하면 선형 경계의 방정식과 같다.
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활성홤수(activation function): 뉴런에서 계산된 net값이 임계치보다 크면 1을 출력하고, 임계치보다 작은 경우에는 0을 출력하는 함수이다. 이 정의는 단층 퍼셉트론에서만 유효하며, 다층 퍼셉트론에서는 다른 형태의 활성함수를 이용한다.
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뉴런(neuron): 인공신경망을 구성하는 가장 작은 요소로써, net값이 임계치보다 크면 활성화되면서 1을 출력하고, 반대의 경우에는 비활성화되면서 0을 출력한다.
