Sumišusios logikos ir neuroninio tinklo skirtumas

Apytikslė logika prieš neuroninį tinklą

Apytikslė logika priklauso daugelio vertinamų logikų šeimai. Daugiausia dėmesio skiriama fiksuotam ir apytiksliam motyvavimui, o ne fiksuotam ir tiksliam samprotavimui. Apytikslės neryškios logikos kintamasis gali būti tiesos reikšmių intervalas nuo 0 iki 1, o ne tradicinių dvejetainių aibių teisinga ar klaidinga reikšmė. Neuroniniai tinklai (NN) arba dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN) yra skaičiavimo modelis, kuris kuriamas remiantis biologiniais neuroniniais tinklais. ANN yra sudarytas iš dirbtinių neuronų, kurie jungiasi vienas su kitu. Paprastai ANN pritaiko savo struktūrą, remdamasi į ją patenkančia informacija.

Kas yra neryški logika?

Apytikslė logika priklauso daugelio vertinamų logikų šeimai. Daugiausia dėmesio skiriama fiksuotam ir apytiksliam motyvavimui, o ne fiksuotam ir tiksliam samprotavimui. Apytikslės neryškios logikos kintamasis gali būti tiesos reikšmių intervalas nuo 0 iki 1, o ne tradicinių dvejetainių aibių teisinga ar klaidinga reikšmė. Kadangi tiesos vertė yra diapazonas, ji gali tvarkyti dalinę tiesą. Apytikslės logikos pradžia buvo pažymėta 1956 m., Lotfi Zadeh pristatė išblukusio rinkinio teoriją. Apytikslė logika pateikia metodą, kaip priimti neabejotinus ir dviprasmiškus įvesties duomenis remiantis aiškiais sprendimais. Apytikslė logika yra plačiai naudojama taikymo sistemose valdymo sistemose, nes ji labai primena, kaip žmogus priima sprendimą, bet greičiau. Apytikslė logika gali būti integruota į valdymo sistemas, pagrįstas mažais nešiojamaisiais prietaisais, iki didelių kompiuterio darbo vietų.

Kas yra neuroniniai tinklai?

ANN yra skaičiavimo modelis, sukurtas remiantis biologiniais neuroniniais tinklais. ANN yra sudarytas iš dirbtinių neuronų, kurie jungiasi vienas su kitu. Paprastai ANN pritaiko savo struktūrą, remdamasi į ją patenkančia informacija. Kuriant ANN reikia laikytis sistemingų žingsnių, vadinamų mokymosi taisyklėmis, rinkinio. Be to, norint sužinoti geriausią ANN veikimo tašką, norint mokytis, reikia mokymosi duomenų. ANNS gali būti naudojamas išmokti kai kurių stebimų duomenų aproksimacijos funkciją. Taikant ANN, reikia atsižvelgti į keletą veiksnių. Priklausomai nuo duomenų, modelis turi būti kruopščiai parinktas. Naudojant be reikalo sudėtingus modelius, mokymosi procesas būtų sunkesnis. Taip pat svarbu pasirinkti teisingą mokymosi algoritmą, nes kai kurie mokymosi algoritmai geriau veikia tam tikros rūšies duomenis.

Kuo skiriasi „Fuzzy Logic“ ir „Neural Networks“?

Apytikslė logika leidžia priimti aiškius sprendimus remiantis netiksliais ar dviprasmiškais duomenimis, tuo tarpu ANN bando įtraukti žmogaus mąstymo procesą problemoms spręsti, jų matematiškai nemodeliuodama. Nors abu šie metodai gali būti naudojami netiesinėms problemoms ir netinkamai nurodytoms problemoms išspręsti, jie nėra susiję. Priešingai nei miglota logika, ANN bando pritaikyti mąstymo procesą žmogaus smegenyse problemoms spręsti. Be to, ANN apima mokymosi procesą, kuris apima mokymosi algoritmus ir reikalauja mokymo duomenis. Tačiau yra hibridinių intelektualiųjų sistemų, sukurtų naudojant šiuos du metodus, vadinamus neryškiaisiais neuronų tinklais (FNN) arba neuro-neryškiomis sistemomis (NFS)..