美:/'ˈædˌlaɪn/
n. 學習機，適應機；線性適應元
To adapt the parameter variability of this system, we adopt Adaline to implement preview feedforward compensation.
為了能適應系統參數的變化，采用自適應神經元來實現預見前饋補償。
The love narrative finds a twist when, after years of living alone, Adaline meets a man she believes is worth giving up her immortality.
這部愛情片中，獨自生活多年的阿戴琳遇到了一個值得她放棄永生的男人。
The paper applies the Adaline PID controller to decouple and control the AHU part of VAV air conditioning system based on the neuron adaptive decoupling control strategy.
論文中應 用了單神經元 自適應PID控制器的概念，并結合神經元 自適應解 耦控制的策略，對變風量空調系統的機組部分進行了解 耦與控制；
n.|learning machine;學習機，適應機；線性適應元
ADALINE（Adaptive Linear Neuron，自適應線性神經元）是一種早期的單層人工神經網絡模型，由電氣工程師Bernard Widrow和他的學生Marcian Hoff于1960年在斯坦福大學提出。它是感知器（Perceptron）的重要發展，也是現代神經網絡和自適應信號處理的基礎之一。
ADALINE的核心是一個具有可調權重的線性組合器，其輸出是輸入信號的加權和。其數學表達式為： $$ y = sum_{i=0}^{n} w_i x_i = mathbf{w}^T mathbf{x} $$ 其中 ( x_i ) 是輸入特征（( x_0=1 ) 對應偏置項），( w_i ) 是權重。與感知器不同，ADALINE在訓練時直接使用線性輸出 ( y ) 與真實值的誤差（而非經過階躍函數的分類結果）來調整權重，從而實現對連續值的預測（來源：維基百科 - ADALINE）。
Widrow-Hoff學習規則（即LMS算法）是ADALINE的核心。其權重更新公式為： $$ mathbf{w}{new} = mathbf{w}{old} + eta cdot (d - y) cdot mathbf{x} $$ 其中 ( d ) 是期望輸出，( eta ) 是學習率。該規則通過最小化均方誤差（MSE）實現權重疊代優化，奠定了梯度下降法在神經網絡中的應用基礎（來源：斯坦福大學課程資料）。
ADALINE首次将自適應濾波理論引入機器學習，成功應用于通信降噪和模式識别。但其線性結構無法解決非線性問題（如異或邏輯），這一局限推動了後續多層感知器（MLP）及反向傳播算法的發展（來源：IEEE論文：Widrow, B. et al. (1988)）。
盡管被更複雜的網絡取代，ADALINE的LMS算法仍在自適應控制系統、實時信號處理（如回聲消除）中廣泛應用。其思想延伸至現代深度學習中的線性層、遞歸神經網絡（RNN）訓練等場景（來源：ScienceDirect - 自適應濾波綜述）。
參考資料
ADALINE（Adaptive Linear Neuron）是一個技術術語，其核心含義及延伸信息如下：
基本定義
表示“適應機”或“學習機”，是早期神經網絡模型的一種，全稱為“自適應線性神經元”（Adaptive Linear Neuron）。其核心功能是通過自適應算法調整參數，實現線性分類或信號處理。
技術背景
ADALINE屬于單層神經網絡結構，由斯坦福大學的研究者于1960年代提出。它采用最小均方誤差（LMS）算法進行訓練，主要用于處理線性可分問題，如通信信號濾波和模式識别。
ADALINE是感知機（Perceptron）的前身，為後續多層神經網絡的發展奠定了基礎。其局限性在于無法解決非線性問題，但因其高效性仍被應用于特定領域。
如需更深入的技術原理或代碼實現案例，可參考相關論文或教材。
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