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2021-08-03T22:36:17Z

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[[File:Adaline modell-A-svg.svg|thumb|upright=1.25|Modell eines ADALINE]]
Das '''Adaline-Modell''' ist eine Form eines [[Künstliches neuronales Netz|künstlichen 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 1959 von [[Bernard Widrow]] und [[Marcian Edward Hoff]] vorgeschlagen und bildet ein [[Perzeptron]], bei dem dem [[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_(Neuron)|Bias]](Tendenz)-Eingangs.

Als Lernregel schlugen Widrow und Hoff die sogenannte [[Delta-Regel]] (auch als Widrow-Hoff-Regel oder [[LMS-Algorithmus|Least-Mean-Squares-Algorithmus ]] bekannt) vor. Diese bewirkt ein anderes Verhalten des [[Künstliches neuronales Netz|künstlichen neuronalen Netzes]], indem sie stabileres Wissen aufbaut, da durch die modifizierte Lernregel einmal gelerntes Wissen weniger leicht wieder vergessen wird.

[[Kategorie:Neuroinformatik]]

Adaline-Modell - Versionsgeschichte

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