Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic שייך למשפחת ההיגיון רב הערכים. הוא מתמקד בהנמקה קבועה ומשוערת בניגוד להנמקה קבועה ומדויקת. משתנה בלוגיקה מטושטשת יכול לקחת טווח ערכי אמת בין 0 ל-1, בניגוד ל-True או False בקבוצות בינאריות מסורתיות. רשתות עצביות (NN) או רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) הוא מודל חישובי שפותח על בסיס הרשתות העצביות הביולוגיות. ANN מורכב מנוירונים מלאכותיים שמתחברים זה לזה. בדרך כלל, ANN מתאים את המבנה שלו על סמך המידע המגיע אליו.
מהו לוגיקה מטושטשת?
Fuzzy Logic שייך למשפחת ההיגיון רב הערכים. הוא מתמקד בהנמקה קבועה ומשוערת בניגוד להנמקה קבועה ומדויקת. משתנה בלוגיקה מטושטשת יכול לקחת טווח ערכי אמת בין 0 ל-1, בניגוד ל-True או False בקבוצות בינאריות מסורתיות. מכיוון שערך האמת הוא טווח, הוא יכול להתמודד עם אמת חלקית. תחילתו של הלוגיקה המטושטשת סומנה בשנת 1956, עם הצגת תורת הקבוצות המטושטשת על ידי לוטפי זדה. לוגיקה מטושטשת מספקת שיטה לקבלת החלטות מוגדרות המבוססות על נתוני קלט לא מדויקים ומעורפלים. לוגיקה מטושטשת נמצאת בשימוש נרחב עבור יישומים במערכות בקרה, מכיוון שהיא דומה מאוד לאופן שבו אנושיים מקבלים החלטה אבל בצורה מהירה יותר. ניתן לשלב לוגיקה מטושטשת במערכות בקרה המבוססות על התקני כף יד קטנים לתחנות עבודה גדולות של PC.
מה זה רשתות עצביות?
ANN הוא מודל חישובי שפותח על בסיס הרשתות העצביות הביולוגיות. ANN מורכב מנוירונים מלאכותיים שמתחברים זה לזה.בדרך כלל, ANN מתאים את המבנה שלו על סמך המידע המגיע אליו. יש לבצע קבוצה של שלבים שיטתיים הנקראים כללי למידה בעת פיתוח ANN. יתר על כן, תהליך הלמידה דורש למידה של נתונים כדי לגלות את נקודת הפעולה הטובה ביותר של ה-ANN. ניתן להשתמש ב-ANN כדי ללמוד פונקציית קירוב עבור כמה נתונים שנצפו. אבל בעת החלת ANN, יש כמה גורמים שיש לקחת בחשבון. יש לבחור את הדגם בקפידה בהתאם לנתונים. שימוש במודלים מורכבים שלא לצורך יקשה על תהליך הלמידה. בחירת אלגוריתם הלמידה הנכון חשובה גם היא, מכיוון שחלק מאלגוריתמי למידה מתפקדים טוב יותר עם סוגים מסוימים של נתונים.
מה ההבדל בין Fuzzy Logic לרשתות עצביות?
לוגיקה מטושטשת מאפשרת קבלת החלטות מוגדרות על סמך נתונים לא מדויקים או מעורפלים, בעוד ANN מנסה לשלב תהליך חשיבה אנושי כדי לפתור בעיות מבלי לעצב אותן באופן מתמטי. למרות שניתן להשתמש בשתי השיטות הללו כדי לפתור בעיות לא ליניאריות, ובעיות שאינן מוגדרות כראוי, הן אינן קשורות.בניגוד להיגיון המטושטש, ANN מנסה ליישם את תהליך החשיבה במוח האנושי כדי לפתור בעיות. יתרה מכך, ANN כוללת תהליך למידה הכולל למידה של אלגוריתמים ודורש נתוני אימון. אבל ישנן מערכות אינטליגנטיות היברידיות שפותחו באמצעות שתי השיטות הללו הנקראות רשת עצבית מטושטשת (FNN) או מערכת עצבית מטושטשת (NFS).
