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ADALINE

\includegraphics[scale=0.5]{adaline.eps}
Die Stärke des ADALINE gegenüber einem einzelnen Perzeptron-Neuron ist es, dass schon vor der Sprungfunktion das Signal abgefangen wird und somit ein besseres Einstellen der Gewichte möglich ist. Der Output nach der Sprungfunktion wird benutzt, um ein Flag zu geben, ob das ADALINE nun lernen soll oder nicht. Der Learning Algorithm stellt mit Hilfe der Hebbschen Lernregel

\begin{displaymath}\Delta w_{i}=\eta x_{i} y\end{displaymath}

die Gewichte ein.

Das ADALINE war in Hardware mit physikalischen Schaltern, Potiometern und analogem Messgerät implementiert. Also ein Analogcomputer.