Les perceptrons multicouches sont des systèmes de traitement de l’information basés sur des modèles de neurones artificiels. Ils sont conçus pour effectuer des tâches complexes telles que la classification de données ou la reconnaissance de formes. Contrairement à d’autres types de réseaux neuronaux, les perceptrons multicouches requièrent un ensemble de données étiquetées pour s’entraîner efficacement. Ils s’inspirent du concept de perceptron de Rosenblatt, mais se distinguent par la présence d’au moins une couche de neurones intermédiaires, dite « cachée ».