Fuzzy Logic ընդդեմ նյարդային ցանցի
Fuzzy Logic-ը պատկանում է բազմարժեք տրամաբանության ընտանիքին: Այն կենտրոնանում է ֆիքսված և մոտավոր պատճառաբանության վրա, որը հակադրվում է հաստատուն և ճշգրիտ պատճառաբանությանը: Մշուշոտ տրամաբանության փոփոխականը կարող է վերցնել ճշմարտության արժեքի միջակայքը 0-ի և 1-ի միջև, ի տարբերություն ավանդական երկուական խմբերում ճիշտ կամ կեղծ ընդունելու: Նյարդային ցանցեր (NN) կամ արհեստական նեյրոնային ցանցեր (ANN) հաշվողական մոդել է, որը մշակվել է կենսաբանական նեյրոնային ցանցերի հիման վրա: ANN-ը կազմված է արհեստական նեյրոններից, որոնք կապվում են միմյանց հետ: Սովորաբար, ANN-ը հարմարեցնում է իր կառուցվածքը՝ հիմնվելով իրեն եկող տեղեկատվության վրա:
Ի՞նչ է Fuzzy Logic-ը:
Fuzzy Logic-ը պատկանում է բազմարժեք տրամաբանության ընտանիքին: Այն կենտրոնանում է ֆիքսված և մոտավոր պատճառաբանության վրա, որը հակադրվում է հաստատուն և ճշգրիտ պատճառաբանությանը: Մշուշոտ տրամաբանության փոփոխականը կարող է վերցնել ճշմարտության արժեքի միջակայքը 0-ի և 1-ի միջև, ի տարբերություն ավանդական երկուական խմբերում ճիշտ կամ կեղծ ընդունելու: Քանի որ ճշմարտության արժեքը տիրույթ է, այն կարող է կարգավորել մասնակի ճշմարտությունը: Մշուշոտ տրամաբանության սկիզբը նշանավորվեց 1956 թվականին՝ Լոթֆի Զադեի կողմից անորոշ բազմությունների տեսության ներդրմամբ: Fuzzy logic-ը տալիս է մեթոդ՝ որոշակի որոշումներ կայացնելու համար՝ հիմնվելով ոչ ճշգրիտ և երկիմաստ մուտքային տվյալների վրա: Fuzzy տրամաբանությունը լայնորեն օգտագործվում է կառավարման համակարգերում կիրառությունների համար, քանի որ այն շատ նման է, թե ինչպես է մարդը որոշում կայացնում, բայց ավելի արագ: Մշուշոտ տրամաբանությունը կարող է ներառվել փոքր ձեռքի սարքերի վրա հիմնված հսկողության համակարգերում և մեծ համակարգչի աշխատատեղերում:
Ի՞նչ է նյարդային ցանցերը:
ANN-ը հաշվողական մոդել է, որը մշակվել է կենսաբանական նեյրոնային ցանցերի հիման վրա: ANN-ը կազմված է արհեստական նեյրոններից, որոնք կապվում են միմյանց հետ:Սովորաբար, ANN-ը հարմարեցնում է իր կառուցվածքը՝ հիմնվելով իրեն եկող տեղեկատվության վրա: ANN-ի մշակման ժամանակ անհրաժեշտ է հետևել համակարգված քայլերի, որոնք կոչվում են ուսուցման կանոններ: Ավելին, ուսուցման գործընթացը պահանջում է ուսուցման տվյալներ՝ ANN-ի լավագույն գործառնական կետը հայտնաբերելու համար: ANN-ները կարող են օգտագործվել որոշ դիտարկված տվյալների մոտավորացման ֆունկցիա սովորելու համար: Բայց ANN կիրառելիս կան մի քանի գործոններ, որոնք պետք է հաշվի առնել: Մոդելը պետք է ուշադիր ընտրվի՝ կախված տվյալներից: Անտեղի բարդ մոդելների օգտագործումը կդժվարացներ ուսուցման գործընթացը: Ճիշտ ուսուցման ալգորիթմի ընտրությունը նույնպես կարևոր է, քանի որ որոշ ուսուցման ալգորիթմներ ավելի լավ են աշխատում որոշակի տեսակի տվյալների հետ:
Ո՞րն է տարբերությունը Fuzzy Logic-ի և Neural Networks-ի միջև:
Աղոտ տրամաբանությունը թույլ է տալիս հստակ որոշումներ կայացնել՝ հիմնվելով ոչ ճշգրիտ կամ երկիմաստ տվյալների վրա, մինչդեռ ANN-ը փորձում է ներառել մարդկային մտածողության գործընթացը՝ խնդիրները լուծելու համար՝ առանց դրանք մաթեմատիկորեն մոդելավորելու: Թեև այս երկու մեթոդներն էլ կարող են օգտագործվել ոչ գծային խնդիրներ լուծելու համար, և այն խնդիրները, որոնք պատշաճ կերպով հստակեցված չեն, դրանք կապված չեն:Ի տարբերություն Fuzzy տրամաբանության, ANN-ը փորձում է կիրառել մարդու ուղեղի մտածողության գործընթացը խնդիրների լուծման համար: Ավելին, ANN-ը ներառում է ուսուցման գործընթաց, որը ներառում է ուսուցման ալգորիթմներ և պահանջում է վերապատրաստման տվյալներ: Բայց կան հիբրիդային խելացի համակարգեր, որոնք մշակվել են այս երկու մեթոդներով, որոնք կոչվում են Fuzzy Neural Network (FNN) կամ Neuro-Fuzzy System (NFS):
