Qalbaki mantiq va neyron tarmog'i

Fuzzy Logic ko'p qadriyatli mantiq oilasiga tegishli. U sobit va aniq dalillarga qarshi turadigan sobit va taxminiy mulohazalarga qaratilgan. Noto'g'ri mantiqdagi o'zgaruvchi an'anaviy va ikkilik to'plamlarda haqiqiy yoki noto'g'ri qiymatlardan farqli o'laroq 0 dan 1 gacha bo'lgan haqiqat qiymatini olishi mumkin. Neyron tarmoqlari (NN) yoki sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) bu biologik neyron tarmoqlari asosida ishlab chiqilgan hisoblash modelidir. ANN bir-biri bilan bog'langan sun'iy neyronlardan iborat. Odatda, ANN o'z tarkibini unga keladigan ma'lumotlarga moslashtiradi.

Xiralashgan mantiq nima?

Fuzzy Logic ko'p qadriyatli mantiq oilasiga tegishli. U sobit va aniq dalillarga qarshi turadigan sobit va taxminiy mulohazalarga qaratilgan. Noto'g'ri mantiqdagi o'zgaruvchi an'anaviy va ikkilik to'plamlarda haqiqiy yoki noto'g'ri qiymatlardan farqli o'laroq 0 dan 1 gacha bo'lgan haqiqat qiymatini olishi mumkin. Haqiqat qiymati oraliq bo'lganligi sababli, u qisman haqiqatni qabul qilishi mumkin. Noto'g'ri mantiqning boshlanishi 1956 yilda, Lotfi Zade tomonidan noaniq to'plam nazariyasi joriy qilingan. Noto'g'ri mantiq mantiqsiz va noaniq ma'lumotlarni kiritish asosida aniq qarorlarni qabul qilish usulini taqdim etadi. Qo'llaniladigan mantiqiy boshqaruv mantiqiy boshqaruv tizimlarida keng qo'llaniladi, chunki u inson qanday qaror qabul qilishiga o'xshaydi, lekin tezroq. Kichik tutqichli qurilmalar asosida katta kompyuter ish stantsiyalarini boshqarish tizimlariga loyiq mantiq qo'shilishi mumkin.

Neyron tarmoqlari nima?

ANN - bu biologik neyron tarmoqlari asosida ishlab chiqilgan hisoblash modelidir. ANN bir-biri bilan bog'langan sun'iy neyronlardan iborat. Odatda, ANN o'z tarkibini unga keladigan ma'lumotlarga moslashtiradi. ANNni ishlab chiqishda o'rganish qoidalari deb nomlangan muntazam qadamlar to'plamiga rioya qilish kerak. Bundan tashqari, o'quv jarayoni ANNning eng yaxshi ishlash nuqtasini topish uchun ma'lumot olishni talab qiladi. Ba'zi kuzatilgan ma'lumotlar uchun yaqinlashish funktsiyasini o'rganish uchun ANN-larni ishlatish mumkin. Ammo ANNni qo'llashda bir nechta omillarni hisobga olish kerak. Model ma'lumotlarga qarab ehtiyotkorlik bilan tanlanishi kerak. Keraksiz murakkab modellardan foydalanish o'quv jarayonini qiyinlashtiradi. To'g'ri o'rganish algoritmini tanlash ham muhimdir, chunki ba'zi o'rganish algoritmlari ma'lum ma'lumot turlari bilan yaxshiroq ishlaydi.

Fuzzy mantiq va neyron tarmoqlari o'rtasidagi farq nima?

Noto'g'ri mantiq noaniq yoki noaniq ma'lumotlarga asoslangan aniq qarorlar qabul qilishga imkon beradi, ANN esa muammolarni matematik modellashtirmasdan hal qilish uchun insonning fikrlash jarayonini qo'shishga harakat qiladi. Ushbu ikkala usul ham chiziqsiz muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin va muammolar aniq ko'rsatilmagan bo'lsa ham, ular bog'liq emas. Fuzzy mantiqidan farqli o'laroq, ANN muammolarni hal qilish uchun inson miyasida fikrlash jarayonini qo'llashga harakat qiladi. Bundan tashqari, ANN o'rganish algoritmlarini o'z ichiga olgan va o'quv ma'lumotlarini talab qiladigan o'quv jarayonini o'z ichiga oladi. Fuzzy Neural Network (FNN) yoki Neuro-Fuzzy System (NFS) deb nomlangan ushbu ikki usul yordamida ishlab chiqilgan gibrid aqlli tizimlar mavjud.