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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  • 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. Datei:Adaline modell. png 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.
  • El adaline (de ADAptative LINear Element) es un tipo de red neuronal artificial desarrollada por Bernie Widrow en la Universidad de Stanford. Aunque originalmente el nombre correspondía a ADAptative LInear NEuron, al caer las redes neuronales en decadencia el autor decidió pasar a la primera definición dada. La diferencia entre el Adaline y el perceptrón estándar (McCulloch-Pitts) es que el perceptrón solo tiene capacidad para clasificar, ya que utiliza una función umbral sobre la suma ponderada de las entradas, a diferencia del adaline, que es capaz de estimar una salida real.
  • 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. There also exists an extension known as Madaline.
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  • 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.
  • El adaline (de ADAptative LINear Element) es un tipo de red neuronal artificial desarrollada por Bernie Widrow en la Universidad de Stanford. Aunque originalmente el nombre correspondía a ADAptative LInear NEuron, al caer las redes neuronales en decadencia el autor decidió pasar a la primera definición dada.
  • 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-Modell
  • Adaline
  • ADALINE
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