Адаптивный линейный элемент
Материал из MachineLearning.
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Задание|Головин Антон|Константин Воронцов|8 января 2010}} | {{Задание|Головин Антон|Константин Воронцов|8 января 2010}} | ||
+ | |||
+ | '''Адаптивный линейный элемент'''('''Адаптивный линейный нейрон''' или '''ADALINE''') - частный случай линейного классификатора или искусственной нейронной сети с одним слоем. Был предложен Видроу и Хоффом в 1960 году, развивая [[Модель МакКаллока-Питтса|математическую модель нейрона МакКаллока–Питтса]]. | ||
+ | |||
+ | === Общая схема работы ADALINE === | ||
+ | Схема работы ADALINE несколько напоминает работу биологического нейрона: | ||
+ | <br> | ||
+ | [[Изображение:Mat_model_neirona.png|300px|thumb|модель работы нейрона<ref>[http://mechanoid.narod.ru/nns/base/index.html#SECTION00042000000000000000 Основные модели и методы теории искусственных нейронных сетей, Е.С.Борисов, 2005-10-19]</ref>]] | ||
+ | На вход подаётся вектор импульсов '''X<sub>n</sub>''' ,состоящий из '''n''' числовых признаков. Внутри нейрона импульсы складываются с некоторыми весами '''w<sub>j</sub>, j = 1..n''' и, если суммарный импульс '''S =<tex>\textstyle\sum_{j=1}^n w_jx_j</tex>''' превысит порог активации '''w<sub>0</sub>''', то нейрон возбуждается и выдаёт некоторое значение '''Y(x) = φ(S - w<sub>0</sub>)'''. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | <references/> |
Версия 17:11, 5 января 2010
![]() | Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |
Адаптивный линейный элемент(Адаптивный линейный нейрон или ADALINE) - частный случай линейного классификатора или искусственной нейронной сети с одним слоем. Был предложен Видроу и Хоффом в 1960 году, развивая математическую модель нейрона МакКаллока–Питтса.
Общая схема работы ADALINE
Схема работы ADALINE несколько напоминает работу биологического нейрона:

На вход подаётся вектор импульсов Xn ,состоящий из n числовых признаков. Внутри нейрона импульсы складываются с некоторыми весами wj, j = 1..n и, если суммарный импульс S = превысит порог активации w0, то нейрон возбуждается и выдаёт некоторое значение Y(x) = φ(S - w0).