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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. | 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. | |||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/ADALINE Source : Wikipedia IA, ''Adaline''] | |||
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 41] | |||
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Dernière version du 15 février 2024 à 14:25
Définition
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.
Français
ADALINE acronyme
Adaline nom propre
élément linéaire adaptatif
Anglais
ADALINE
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki
