解答：
② 単純パーセプトロンです。
以下は各選択肢の説明です：
- ユニット：
- ニューラルネットワークにおける個々のニューロンのことで、入力層、隠れ層、出力層などに存在しますが、ネットワーク全体を指すものではありません。
- 単純パーセプトロン：
- 入力層と出力層のみからなる最も基本的なニューラルネットワークです。非線形分離ができないという限界がありますが、2層の構造でモデル化されています。
- ネオコグニトロン：
- 畳み込みニューラルネットワークの前身とも言えるモデルで、入力層、複数の隠れ層、出力層を持つ階層構造のニューラルネットワークです。
- シグモイド関数：
- 活性化関数の一種で、出力が0から1の間で滑らかに変化します。ニューラルネットワークの一部として用いられますが、ネットワーク全体を指すものではありません。
したがって、最も適切な選択肢は「② 単純パーセプトロン」です。
