Em algumas implementações do Perceptron a camada de saída contém apenas um neurônio, que produz uma única saída. Em outras, é possível que a camada...

No Perceptron, o mínimo de neurônios necessários para a classificação de problemas com mais de duas classes é igual ao número de classes existentes. Por exemplo, se tivermos um problema com 4 classes, serão necessários pelo menos 4 neurônios na camada de saída. Cada neurônio será responsável por classificar uma das classes. Os dados de entrada são representados por vetores numéricos, onde cada elemento do vetor corresponde a uma característica do dado. Esses vetores são multiplicados pelos pesos sinápticos e somados para gerar a saída do neurônio, que é então ativada por uma função de ativação para produzir a classificação final.