Metal Gear

Видроу (Widrow) и Хофф (Hoff) занялись улучшением аппаратных средств нейронных сетей и внесли в персептроны много полезных усовершенствований. Особенно важно нововведение, согласно которому сигналы в нейронных сетях могли принимать значения [ -1,1 ], а не обычные значения [0,1]. Это позволяло реализовать в каждом из обрабатывающих элементов более перспективные вычислительные свойства; кроме того, в предложенной этими учеными конструкции на нейронную сеть всегда подавались входные сигналы, положительные или отрицательные, поэтому роль весовых коэффициентов еще больше возросла.
Но наиболее важной отличительной особенностью сетей Видроу и Хоффа, которые стали называть адалинами (Adaline), оказалось правило обучения. В основу этих сетей легло более надежное с математической точки зрения "дельта-правило" (которое будет рассматриваться ниже в этой главе), благодаря чему появилась возможность обучать сети поиску наилучшей из всех возможных аппроксимаций решения задачи, а не просто любого решения. В настоящее время в обучении нейронных сетей наиболее широко используется именно это правило, а не предложенный первоначально алгоритм обучения персептрона.