아달린(Adaline)은 적응형 선형 뉴런(Adaptive Linear Neuron)의 약자로, 인공 신경망의 하나로 사용되는 분류 모델이다.
아달린은 퍼셉트론과 비슷하지만, 활성화 함수로 계단 함수 대신 선형 함수를 사용한다. 이로 인해 출력이 이진 값이 아니라 실수값을 갖는다. 따라서, 아달린은 이진 분류기(binary classifier)가 아닌 선형 회귀 모델(linear regression model)로 볼 수 있다.
아달린은 입력값과 가중치의 내적에 대한 임계치와의 차이(error)를 이용하여 가중치를 조정한다. 이 때, 평균 제곱 오차(mean squared error, MSE)를 사용하여 가중치를 조정하는 경사 하강법(gradient descent) 알고리즘을 사용한다.
아달린은 퍼셉트론과 달리 선형적인 결정 경계를 학습할 수 있으며, 연속적인 출력값을 제공하므로 회귀 문제에도 사용될 수 있다.