自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline) 由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的 它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个 线性激活函数,这允许输出可以是任意值,而 不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。 它采用的是WH学习法则,也称最小均方差 (LMS)规则对权值进行训练 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数 式而进行模式联想。自适应线性元件(Adaptive Linear Element，简称 Adaline) 由威德罗（Widrow）和霍夫（Hoff）首先提出的 它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个 线性激活函数，这允许输出可以是任意值，而 不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。 它采用的是W—H学习法则，也称最小均方差 (LMS)规则对权值进行训练 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数 式而进行模式联想