1. 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
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).
*
Condiciones iniciales de aprendizaje de la red Madaline.

2. Número de entradas 8
Neuronas 16
Factor de aprendizaje 0.02
Iteraciones 20
Figura2 Decodificacion 8 Bits Aleatorios.
Figura 3 Inicio Aprendizaje Madaline.
Figura 4 Aprendizaje con Iteración

3. Figura 5 Programa de Madeline
Figura 6 Código fuente del Madeline
Revisado por Grupo de control:
Alfredo Ocampo
Omar Hernández
Johny Álvarez