Адаптивный линейный элемент

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
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.
Студент: Участник:Головин Антон
Преподаватель: Участник:Константин Воронцов
Срок: 8 января 2010

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:

модель работы нейрона
модель работы нейрона[1]

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 =\textstyle\sum_{j=1}^n w_jx_j превысит порог активации w0, то нейрон возбуждается и выдаёт некоторое значение Y(x) = φ(S - w0).




Источник — «http://poligon.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%B4%D0%B0%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82»
Личные инструменты