Bài báo chứng minh tính hội tụ của luật học Perceptron để có thể áp dụng cho các mạng nơ-ron truy hồi nói chung và mạng nơ-ron tế bào (CeNNs: Cellular Neural Networks) nói riêng. Trong CeNNs, hàm kích hoạt đầu ra là hàm bão hòa được sử dụng. Dựa vào đặc điểm này, các tác giả đã tìm mối quan hệ giữa luật học Perceptron và luật học sai số bình phương tối thiểu, từ đó đưa ra định lí và chứng minh sự hội tụ của luật học Perceptron. Một vài trường hợp nghiên cứu cũng được thể hiện qua Bổ đề 1, Bổ đề 2 của bài báo. Bài báo cũng nêu một vài thử nghiệm để kiểm chứng tính hội tụ của thuật toán bằng mô phỏng.The purpose of the paper is to prove the convergence of the modified Perceptron learning rule in order to apply to all recurrent neural networks in general and to Cellular Neural Networks (CNN) in particular. Cellular Neural Networks are characterized by the saturation function for the output activation function. Based on the saturation function, we define the relation between the Perceptron learning rule and the Least Mean Squares (LMS) algorithms in order to propose theorems and prove the convergence of the Perceptron learning rule. A number of case studies are presented in Lemma 1 and Lemma 2 of the paper. The article also presents a few experiments to verify the convergence of the algorithm by simulation.