ההבדל בין לוגיקה מטושטשת לרשת עצבית

לוגיקה מטושטשת לעומת רשת עצבית

לוגיקה מטושטשת שייכת למשפחה של לוגיקה בעלת ערך רב. היא מתמקדת בהנמקה קבועה ומשוערת, המנוגדת להנמקה קבועה ומדויקת. משתנה לוגי מטושטש יכול לקחת טווח ערכי אמת בין 0 ל 1, בניגוד לקיחת אמת או שקר במערכות בינאריות מסורתיות. רשתות עצביות (NN) או רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) הוא מודל חישובי שפותח על בסיס רשתות עצביות ביולוגיות. ANN מורכב נוירונים מלאכותיים המתחברים אחד עם השני. בדרך כלל, ANN מתאים את המבנה שלה על סמך המידע המתקרב אליו.

-> ->

מהו לוגיקה מטושטשת?

לוגיקה מטושטשת שייך למשפחה של לוגיקה מוערכת. היא מתמקדת בהנמקה קבועה ומשוערת, המנוגדת להנמקה קבועה ומדויקת. משתנה לוגי מטושטש יכול לקחת טווח ערכי אמת בין 0 ל 1, בניגוד לקיחת אמת או שקר במערכות בינאריות מסורתיות. מאז הערך האמיתי הוא טווח, הוא יכול להתמודד עם האמת חלקית. תחילתו של לוגיקה מטושטשת נכתבה ב -1956, עם הצגת תורת הקבוצות המטושטשת של לוטפי זאדה. לוגיקה מטושטשת מספקת שיטה לקבלת החלטות ברורות המבוססות על נתוני קלט לא מדויקים ולא ברורים. ההיגיון מטושטשת נעשה שימוש נרחב עבור יישומים במערכות בקרה, שכן הוא דומה מאוד איך ההחלטה האנושית אבל מהר יותר. לוגיקה מטושטשת יכול להיות משולב כדי לשלוט על מערכות המבוססות על מכשירים קטנים כף יד לתחנות עבודה גדולות PC.

-> ->

מה זה רשתות עצביות?

ANN הוא מודל חישובי שפותח על בסיס רשתות עצביות ביולוגיות. ANN מורכב נוירונים מלאכותיים המתחברים אחד עם השני. בדרך כלל, ANN מתאים את המבנה שלה על סמך המידע המתקרב אליו. קבוצה של צעדים שיטתיים הנקראים כללי למידה צריך להיות אחריו בעת פיתוח ANN. יתר על כן, תהליך הלמידה דורש נתוני למידה כדי לגלות את נקודת ההפעלה הטובה ביותר של ANN. ניתן להשתמש ב- ANN כדי ללמוד פונקצית קירוב עבור נתונים נצפים מסוימים. אבל כאשר החלת ANN, ישנם מספר גורמים יש לשקול. המודל צריך להיות נבחר בקפידה בהתאם לנתונים. שימוש במודלים מורכבים שלא לצורך עשוי להפוך את תהליך הלמידה לקשה יותר. בחירת האלגוריתם הלמידה נכונה היא גם חשובה, שכן כמה אלגוריתמים למידה לבצע טוב יותר עם סוגים מסוימים של נתונים.

-> ->

מה ההבדל בין לוגיקה מטושטשת לרשתות עצביות?

לוגיקה מטושטשת מאפשרת קבלת החלטות ברורות המבוססות על נתונים לא מדויקים או מעורפלים, בעוד ש- ANN מנסה לשלב את תהליך החשיבה האנושית לפתרון בעיות ללא מודל מתמטי. למרות ששתי השיטות הללו יכולות לשמש לפתרון בעיות לא לינאריות, ובעיות שאינן מפורטות כראוי, הן אינן קשורות.בניגוד לוגיקה מטושטש, ANN מנסה ליישם את תהליך החשיבה במוח האנושי כדי לפתור בעיות. יתר על כן, ANN כוללת תהליך למידה הכולל אלגוריתמים של למידה ודורש נתוני הכשרה. אבל יש מערכות אינטליגנטי אינטליגנטי שפותח באמצעות שתי שיטות אלה נקרא Fuzzy רשת עצבית (FNN) או נוירו- Fuzzy מערכת (NFS).