Atšķirība starp izplūdušo loģiku un neironu tīklu

Izplūdušā loģika vs neironu tīkls

Izplūdušā loģika pieder daudzvērtīgu loģiku saimei. Tā koncentrējas uz fiksētu un aptuvenu spriešanu pretstatā fiksētai un precīzai spriešanai. Izplūdušās loģikas mainīgais var iegūt patiesības vērtību diapazonu no 0 līdz 1, pretstatā patieso vai nepatieso uztveršanai tradicionālajās binārajās kopās. Neironu tīkli (NN) vai mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir skaitļošanas modelis, kas izstrādāts, pamatojoties uz bioloģiskajiem neironu tīkliem. ANN veido mākslīgie neironi, kas savieno viens ar otru. Parasti ANN pielāgo savu struktūru, pamatojoties uz informāciju, kas tajā nonāk.

Kas ir izplūdušā loģika?

Izplūdušā loģika pieder daudzvērtīgu loģiku saimei. Tā koncentrējas uz fiksētu un aptuvenu spriešanu pretstatā fiksētai un precīzai spriešanai. Izplūdušās loģikas mainīgais var iegūt patiesības vērtību diapazonu no 0 līdz 1, pretstatā patieso vai nepatieso uztveršanai tradicionālajās binārajās kopās. Tā kā patiesības vērtība ir diapazons, tā var rīkoties ar daļēju patiesību. Izplūdušās loģikas sākums tika atzīmēts 1956. gadā, kad Lotfi Zadeh ieviesa izplūdušās kopas teoriju. Izplūdušā loģika nodrošina metodi noteiktu lēmumu pieņemšanai, pamatojoties uz neprecīziem un neviennozīmīgiem ievades datiem. Izplūdušo loģiku plaši izmanto lietojumprogrammās vadības sistēmās, jo tā ļoti līdzinās tam, kā cilvēks pieņem lēmumu, bet ātrāk. Izplūdušo loģiku var iekļaut vadības sistēmās, kuru pamatā ir mazas rokas ierīces un lielas datoru darbstacijas.

Kas ir neironu tīkli?

ANN ir aprēķina modelis, kas izstrādāts, pamatojoties uz bioloģiskajiem neironu tīkliem. ANN veido mākslīgie neironi, kas savieno viens ar otru. Parasti ANN pielāgo savu struktūru, pamatojoties uz informāciju, kas tajā nonāk. Izstrādājot ANN, jāievēro sistemātisku darbību kopums, ko sauc par mācību noteikumiem. Turklāt, lai atrastu labāko ANN darbības punktu, mācību procesam nepieciešami mācību dati. ANNS var izmantot, lai iemācītos tuvināšanas funkciju dažiem novērotajiem datiem. Bet, piemērojot ANN, ir jāņem vērā vairāki faktori. Modelis ir rūpīgi jāizvēlas atkarībā no datiem. Izmantojot nevajadzīgi sarežģītus modeļus, mācību process būtu grūtāks. Pareiza mācību algoritma izvēle ir arī svarīga, jo daži mācību algoritmi darbojas labāk ar noteikta veida datiem.

Kāda ir atšķirība starp izplūdušo loģiku un neironu tīkliem?

Izplūdušā loģika ļauj pieņemt noteiktus lēmumus, balstoties uz neprecīziem vai neskaidriem datiem, turpretim ANN mēģina iekļaut cilvēka domāšanas procesu problēmu risināšanai, tos matemātiski modelējot. Lai arī abas šīs metodes var izmantot, lai risinātu nelineāras problēmas, kā arī problēmas, kuras nav pareizi norādītas, tās nav saistītas. Pretstatā izplūdušajai loģikai, ANN mēģina izmantot domāšanas procesu cilvēka smadzenēs, lai atrisinātu problēmas. Turklāt ANN ietver mācību procesu, kas ietver mācību algoritmus un prasa apmācības datus. Bet ir hibrīdas inteliģentas sistēmas, kas izstrādātas, izmantojot šīs divas metodes, kuras sauc par izplūdušo neironu tīklu (FNN) vai neirofūzi sistēmu (NFS)..