Neskaidra loģika pret neironu tīklu
Fuzzy Logic pieder daudzvērtīgu loģiku saimei. Tas koncentrējas uz fiksētu un aptuvenu spriešanu pretstatā fiksētai un precīzai argumentācijai. Izplūdušās loģikas mainīgajam var būt patiesības vērtību diapazons no 0 līdz 1, pretstatā patiesam vai nepatiesam tradicionālajām binārajām kopām. Neironu tīkli (NN) vai mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir skaitļošanas modelis, kas izstrādāts, pamatojoties uz bioloģiskajiem neironu tīkliem. ANN sastāv no mākslīgiem neironiem, kas savienojas viens ar otru. Parasti ANN pielāgo savu struktūru, pamatojoties uz tajā saņemto informāciju.
Kas ir neskaidrā loģika?
Fuzzy Logic pieder daudzvērtīgu loģiku saimei. Tas koncentrējas uz fiksētu un aptuvenu spriešanu pretstatā fiksētai un precīzai argumentācijai. Izplūdušās loģikas mainīgajam var būt patiesības vērtību diapazons no 0 līdz 1, pretstatā patiesam vai nepatiesam tradicionālajām binārajām kopām. Tā kā patiesības vērtība ir diapazons, tā var apstrādāt daļēju patiesību. Izplūdušās loģikas sākums tika atzīmēts 1956. gadā, kad Lotfi Zadeh ieviesa izplūdušo kopu teoriju. Neskaidra loģika nodrošina metodi noteiktu lēmumu pieņemšanai, pamatojoties uz neprecīziem un neskaidriem ievades datiem. Izplūdušo loģiku plaši izmanto lietojumprogrammām vadības sistēmās, jo tā ļoti atgādina cilvēka lēmumu pieņemšanu, bet ātrākā veidā. Izplūdušo loģiku var iekļaut vadības sistēmās, kuru pamatā ir mazas rokas ierīces un lielas datora darbstacijas.
Kas ir neironu tīkli?
ANN ir skaitļošanas modelis, kas izstrādāts, pamatojoties uz bioloģiskajiem neironu tīkliem. ANN sastāv no mākslīgiem neironiem, kas savienojas viens ar otru. Parasti ANN pielāgo savu struktūru, pamatojoties uz tajā saņemto informāciju. Izstrādājot ANN, ir jāievēro sistemātisku darbību kopums, ko sauc par mācīšanās noteikumiem. Turklāt mācību procesam ir nepieciešami mācīšanās dati, lai atklātu labāko ANN darbības punktu. ANN var izmantot, lai uzzinātu tuvinājuma funkciju dažiem novērotajiem datiem. Taču, piemērojot ANN, ir jāņem vērā vairāki faktori. Modelis ir rūpīgi jāizvēlas atkarībā no datiem. Nevajadzīgi sarežģītu modeļu izmantošana apgrūtinātu mācību procesu. Pareiza mācīšanās algoritma izvēle ir arī svarīga, jo daži mācību algoritmi darbojas labāk ar noteikta veida datiem.
Kāda ir atšķirība starp izplūdušo loģiku un neironu tīkliem?
Neskaidra loģika ļauj pieņemt noteiktus lēmumus, pamatojoties uz neprecīziem vai neskaidriem datiem, savukārt ANN mēģina iekļaut cilvēka domāšanas procesu, lai atrisinātu problēmas, tās matemātiski nemodelējot. Lai gan abas šīs metodes var izmantot, lai atrisinātu nelineāras problēmas un problēmas, kas nav pareizi norādītas, tās nav saistītas. Pretstatā izplūdušajai loģikai, ANN problēmu risināšanai mēģina pielietot domāšanas procesu cilvēka smadzenēs. Turklāt ANN ietver mācību procesu, kas ietver mācīšanās algoritmus un prasa apmācību datus. Taču ir hibrīdas viedās sistēmas, kas izstrādātas, izmantojot šīs divas metodes, ko sauc par izplūdušo neironu tīklu (FNN) vai neironu izplūdušo sistēmu (NFS).
