ADALINE (Adaptive Linear Neuron ou plus tard Adaptive Linear Element) est un réseau de neurones artificiels simple-couche. Il a été développé par le professeur Bernard Widrow et un de ses étudiants, Ted Hoff, de l'université Stanford en 1960. Adaline s'appuie sur le neurone formel de McCulloch et Pitts. Il se compose d'un poids synaptique, d'un biais (une constante qu'on ajoute à l'entrée) et d'une fonction de sommation. Il existe aussi une extension appelée Madaline.

Property Value
dbo:abstract
  • ADALINE (Adaptive Linear Neuron ou plus tard Adaptive Linear Element) est un réseau de neurones artificiels simple-couche. Il a été développé par le professeur Bernard Widrow et un de ses étudiants, Ted Hoff, de l'université Stanford en 1960. Adaline s'appuie sur le neurone formel de McCulloch et Pitts. Il se compose d'un poids synaptique, d'un biais (une constante qu'on ajoute à l'entrée) et d'une fonction de sommation. La différence entre Adaline et le modèle de McCulloch-Pitts réside dans la phase d'apprentissage, où les poids synaptiques sont ajustés en fonction de la somme pondérée des données en entrées. Dans le perceptron standard (McCulloch-Pitts), le réseau passe par la fonction d'activation (ou fonction de transfert) et la fonction de sortie est utilisée pour ajuster les poids synaptiques. Il existe aussi une extension appelée Madaline. (fr)
  • ADALINE (Adaptive Linear Neuron ou plus tard Adaptive Linear Element) est un réseau de neurones artificiels simple-couche. Il a été développé par le professeur Bernard Widrow et un de ses étudiants, Ted Hoff, de l'université Stanford en 1960. Adaline s'appuie sur le neurone formel de McCulloch et Pitts. Il se compose d'un poids synaptique, d'un biais (une constante qu'on ajoute à l'entrée) et d'une fonction de sommation. La différence entre Adaline et le modèle de McCulloch-Pitts réside dans la phase d'apprentissage, où les poids synaptiques sont ajustés en fonction de la somme pondérée des données en entrées. Dans le perceptron standard (McCulloch-Pitts), le réseau passe par la fonction d'activation (ou fonction de transfert) et la fonction de sortie est utilisée pour ajuster les poids synaptiques. Il existe aussi une extension appelée Madaline. (fr)
dbo:discoverer
dbo:wikiPageID
  • 5683032 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 2154 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 134912365 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
prop-fr:wikiPageUsesTemplate
dct:subject
rdfs:comment
  • ADALINE (Adaptive Linear Neuron ou plus tard Adaptive Linear Element) est un réseau de neurones artificiels simple-couche. Il a été développé par le professeur Bernard Widrow et un de ses étudiants, Ted Hoff, de l'université Stanford en 1960. Adaline s'appuie sur le neurone formel de McCulloch et Pitts. Il se compose d'un poids synaptique, d'un biais (une constante qu'on ajoute à l'entrée) et d'une fonction de sommation. Il existe aussi une extension appelée Madaline. (fr)
  • ADALINE (Adaptive Linear Neuron ou plus tard Adaptive Linear Element) est un réseau de neurones artificiels simple-couche. Il a été développé par le professeur Bernard Widrow et un de ses étudiants, Ted Hoff, de l'université Stanford en 1960. Adaline s'appuie sur le neurone formel de McCulloch et Pitts. Il se compose d'un poids synaptique, d'un biais (une constante qu'on ajoute à l'entrée) et d'une fonction de sommation. Il existe aussi une extension appelée Madaline. (fr)
rdfs:label
  • ADALINE (en)
  • ADALINE (fr)
  • Adaline (ca)
  • Adaline (es)
  • Adaline-Modell (de)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageWikiLink of
is oa:hasTarget of
is foaf:primaryTopic of