ADALINE (Adaptive Linear Neuron or later Adaptive Linear Element) is a single layer neural network. It was developed by Professor Bernard Widrow and his graduate student Ted Hoff at Stanford University in 1960. It is based on the McCulloch-Pitts neuron. It consists of a weight, a bias and a summation function. The difference between Adaline and the standard (McCulloch-Pitts) perceptron is that in the learning phase the weights are adjusted according to the weighted sum of the inputs (the net).

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  • ADALINE (Adaptive Linear Neuron or later Adaptive Linear Element) is a single layer neural network. It was developed by Professor Bernard Widrow and his graduate student Ted Hoff at Stanford University in 1960. It is based on the McCulloch-Pitts neuron. It consists of a weight, a bias and a summation function. The difference between Adaline and the standard (McCulloch-Pitts) perceptron is that in the learning phase the weights are adjusted according to the weighted sum of the inputs (the net). In the standard perceptron, the net is passed to the activation function and the function's output is used for adjusting the weights. Exist too Madaline
  • Das Adaline-Modell ist eine Form eines neuronalen Netzes. Der Name stand für ADAptive LInear NEuron, als neuronale Netze später an Popularität verloren, wurde das Akronym auch als ADAptive LINear Element übersetzt. Das Adaline-Modell wurde 1960 von Bernard Widrow und Marcian Edward Hoff vorgeschlagen und bildet ein Perzeptron bei dem der Lernalgorithmus auch die Aktivierung einer Ausgabeeinheit als Information zur Verfügung steht. Das Bild zeigt die Struktur eines ADALINE. Der Lernalgorithmus adaptiert die Gewichte des Eingabevektors sowie des Bias(Tendenz)-Eingangs. Als Lernregel schlugen Widrow und Hoff die sogenannte Delta-Regel (auch als Widrow-Hoff-Regel oder Least-Mean-Squares-Algorithmus bekannt) vor. Diese bewirkt ein anderes Verhalten des künstlichen neuronalen Netzes indem sie stabileres Wissen aufbaut, da durch die modifizierte Lernregel einmal gelerntes Wissen weniger leicht wieder vergessen wird.
  • Las redes Adaline (Adaptative Linear Element), fueron desarrolladas por Bernie Widrow en la Universidad de Stanford. Adaline son las abreviaturas de ADAptative LINear Element. Aunque originalmente correspondían a ADAptative LInear NEuron, al caer las redes neuronales en decadencia el autor decidió pasar a la primera definición dada. La diferencia entre Adaline y el perceptrón estándar (McCulloch-Pitts) es que en la fase de aprendizaje los pesos son ajustados de acuerdo a la suma pesada de la entradas (la red). En el perceptrón estándar, la red pasa a la función de activiación y la salida de la función es usada para ajustar los pesos.
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  • ADALINE (Adaptive Linear Neuron or later Adaptive Linear Element) is a single layer neural network. It was developed by Professor Bernard Widrow and his graduate student Ted Hoff at Stanford University in 1960. It is based on the McCulloch-Pitts neuron. It consists of a weight, a bias and a summation function. The difference between Adaline and the standard (McCulloch-Pitts) perceptron is that in the learning phase the weights are adjusted according to the weighted sum of the inputs (the net).
  • Das Adaline-Modell ist eine Form eines neuronalen Netzes. Der Name stand für ADAptive LInear NEuron, als neuronale Netze später an Popularität verloren, wurde das Akronym auch als ADAptive LINear Element übersetzt. Das Adaline-Modell wurde 1960 von Bernard Widrow und Marcian Edward Hoff vorgeschlagen und bildet ein Perzeptron bei dem der Lernalgorithmus auch die Aktivierung einer Ausgabeeinheit als Information zur Verfügung steht. Das Bild zeigt die Struktur eines ADALINE.
  • Las redes Adaline (Adaptative Linear Element), fueron desarrolladas por Bernie Widrow en la Universidad de Stanford. Adaline son las abreviaturas de ADAptative LINear Element. Aunque originalmente correspondían a ADAptative LInear NEuron, al caer las redes neuronales en decadencia el autor decidió pasar a la primera definición dada.
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  • ADALINE
  • Adaline-Modell
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