MADALINE (Multiple Adaptive Liner Element)

Fue una de las primeras redes neuronales multicapa entrenable con múltiples elementos adaptivos.

Figura 1 Red Madaline.

Consta de una capa de ADALINES y una función de mayoría cuya respuesta binaria depende de las respuestas de las ADALINES.

1. Inicializar pesos (w1,..., wn) y Umbral (w0)2. Presentar vector de entrada (x1,..., xn) y la salida deseada dk (t)3. Calcular la salida

Y K (t )=Fh(∑i=o

n

w ki ( t )∗x i(t ))Donde Fh(a) = 1 si a>0 y = -1 si a<=0 Yk(t) es la salida del Adaline k.

4. Determinar la salida del Madaline

M(t)=Fmayoría(yk(t))

5. Determinar el error y actualizar los pesos.

Si M(t) = salida deseada no se actualizan de otro modo, los elementos Adaline compiten y se actualiza el ganador, es decir al ADALINE con salida errónea mas cercana a cero en su salida original (y).

Y ci ( t+1 )=w ki ( t )+n∗[d ( t )−∑i=o

n

wci (t )∗x i(t)]*x i(t)

Condiciones iniciales de aprendizaje de la red Madaline.

Número de entradas 8Neuronas 16Factor de aprendizaje 0.02Iteraciones 20

Figura2 Decodificacion 8 Bits Aleatorios.

Figura 3 Inicio Aprendizaje Madaline.

Figura 4 Aprendizaje con Iteración

Figura 5 Programa de Madeline

Figura 6 Código fuente del Madeline

Revisado por Grupo de control:

Alfredo Ocampo

Omar Hernández

Johny Álvarez