単純パーセプトロンの結合荷重(パラメータ)を推定するための学習アルゴリズ ムとしていくつかの方法が提案されているが、Rosenblattらの方法は、ネット ワークにあるパターンを分類させてみて間違っていたら結合荷重を修正する誤 り訂正型の方法であった。しかし、この学習規則は、線形分離可能でない場合、 すなわち、誤識別 0 にする線形識別関数が存在しない場合には、誤り訂正の 手続きを無限に繰り返しても解に到達できない可能性がある。また、学習を途 中で打ち切った場合に得られるパラメータが最適であるという保証もない。