ネオコグニトロンは、1980年代に福島邦彦によって提唱された階層的、多層化された人工ニューラルネットワーク。
手書き文字認識やその他のパターン認識の課題に用いられており、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の発想の元となった。

ネオコグニトロンの回路構造は、人間が持つ視覚野の神経細胞の2つの働きを模してみようというコンセプトで考案された。

細胞の層を何段も階層的につないで組み立てた多層の神経回路の中に、図形の特徴を抽出するS細胞の層と、特徴の位置ずれを吸収する働きを持つC細胞の層が交互に並ぶ。

ネオコグニトロンとLesNetは、層の名前が異なるものの構造上の違いはない。
ネオコグニトロンのS細胞層が、LesNetにおける畳み込み層C細胞層プーリング層にそれぞれ対応している。

ネオコグニトロンは勾配計算を用いないadd-if silentという学習法を用いているが、LesNetは誤差逆伝播法を用いるという違いもある。