Fuzzy Logic vs Neyron Network
Fuzzy Logic ko'p qiymatli mantiq oilasiga tegishli. U qat'iy va aniq fikrlashdan farqli ravishda qat'iy va taxminiy fikrlashga qaratilgan. Loyqa mantiqdagi o'zgaruvchi an'anaviy ikkilik to'plamlarda rost yoki yolg'onni olishdan farqli o'laroq, 0 dan 1 gacha bo'lgan haqiqat qiymati oralig'ini olishi mumkin. Neyron tarmoqlari (NN) yoki sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - bu biologik neyron tarmoqlari asosida ishlab chiqilgan hisoblash modeli. ANN bir-biri bilan bog'langan sun'iy neyronlardan iborat. Odatda, ANN o'z tuzilishini unga keladigan ma'lumotlarga qarab moslashtiradi.
Loyqa mantiq nima?
Fuzzy Logic ko'p qiymatli mantiq oilasiga tegishli. U qat'iy va aniq fikrlashdan farqli ravishda qat'iy va taxminiy fikrlashga qaratilgan. Loyqa mantiqdagi o'zgaruvchi an'anaviy ikkilik to'plamlarda rost yoki yolg'onni olishdan farqli o'laroq, 0 dan 1 gacha bo'lgan haqiqat qiymati oralig'ini olishi mumkin. Haqiqat qiymati diapazon bo'lgani uchun u qisman haqiqatni boshqarishi mumkin. Loyqa mantiqning boshlanishi 1956 yilda Lotfi Zadeh tomonidan loyqa to'plamlar nazariyasini kiritishi bilan belgilandi. Noaniq mantiq noaniq va noaniq kiritilgan ma'lumotlarga asoslangan aniq qarorlar qabul qilish usulini ta'minlaydi. Loyqa mantiq boshqaruv tizimlaridagi ilovalar uchun keng qo'llaniladi, chunki u insonning qaror qabul qilishiga juda o'xshaydi, lekin tezroq. Loyqa mantiqni kichik portativ qurilmalarga asoslangan boshqaruv tizimlariga katta kompyuter ish stantsiyalarigacha kiritish mumkin.
Neyron tarmoqlar nima?
ANN - bu biologik neyron tarmoqlar asosida ishlab chiqilgan hisoblash modeli. ANN bir-biri bilan bog'langan sun'iy neyronlardan iborat. Odatda, ANN o'z tuzilmasini unga keladigan ma'lumotlar asosida moslashtiradi. ANNni ishlab chiqishda o'rganish qoidalari deb ataladigan tizimli qadamlar to'plamiga rioya qilish kerak. Bundan tashqari, o'quv jarayoni ANNning eng yaxshi ish nuqtasini aniqlash uchun o'rganish ma'lumotlarini talab qiladi. ANN ba'zi kuzatilgan ma'lumotlar uchun yaqinlashish funktsiyasini o'rganish uchun ishlatilishi 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. Toʻgʻri oʻrganish algoritmini tanlash ham muhim, chunki baʼzi oʻrganish algoritmlari maʼlum turdagi maʼlumotlar bilan yaxshiroq ishlaydi.
Loyqa mantiq va neyron tarmoqlar oʻrtasidagi farq nima?
Noaniq mantiq noaniq yoki noaniq ma'lumotlar asosida aniq qarorlar qabul qilishga imkon beradi, ANN esa muammolarni matematik modellashtirmasdan hal qilish uchun insonning fikrlash jarayonini o'z ichiga olishga harakat qiladi. Garchi bu usullarning ikkalasi ham chiziqli bo'lmagan muammolarni va to'g'ri aniqlanmagan muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lsa ham, ular bir-biriga bog'liq emas. Loyqa mantiqdan 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. Ammo loyqa neyron tarmoq (FNN) yoki neyro-loyqa tizim (NFS) deb nomlangan ushbu ikki usul yordamida ishlab chiqilgan gibrid aqlli tizimlar mavjud.
