Fuzzy Logic vs Neural Network
Η Ασαφής Λογική ανήκει στην οικογένεια της πολύτιμης λογικής. Εστιάζει σε σταθερό και προσεγγιστικό συλλογισμό σε αντίθεση με τον σταθερό και ακριβή συλλογισμό. Μια μεταβλητή στη ασαφή λογική μπορεί να πάρει ένα εύρος τιμών αλήθειας μεταξύ 0 και 1, σε αντίθεση με τη λήψη αληθούς ή ψευδούς στα παραδοσιακά δυαδικά σύνολα. Τα νευρωνικά δίκτυα (NN) ή τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο που αναπτύσσεται με βάση τα βιολογικά νευρωνικά δίκτυα. Ένα ANN αποτελείται από τεχνητούς νευρώνες που συνδέονται μεταξύ τους. Συνήθως, ένα ANN προσαρμόζει τη δομή του με βάση τις πληροφορίες που έρχονται σε αυτό.
Τι είναι το Fuzzy Logic;
Η Ασαφής Λογική ανήκει στην οικογένεια της πολύτιμης λογικής. Εστιάζει σε σταθερό και προσεγγιστικό συλλογισμό σε αντίθεση με τον σταθερό και ακριβή συλλογισμό. Μια μεταβλητή στη ασαφή λογική μπορεί να πάρει ένα εύρος τιμών αλήθειας μεταξύ 0 και 1, σε αντίθεση με τη λήψη αληθούς ή ψευδούς στα παραδοσιακά δυαδικά σύνολα. Δεδομένου ότι η τιμή αλήθειας είναι ένα εύρος, μπορεί να χειριστεί τη μερική αλήθεια. Η αρχή της ασαφούς λογικής σημειώθηκε το 1956, με την εισαγωγή της θεωρίας ασαφών συνόλων από τον Lotfi Zadeh. Η ασαφής λογική παρέχει μια μέθοδο για τη λήψη οριστικών αποφάσεων με βάση ανακριβή και διφορούμενα δεδομένα εισόδου. Η ασαφής λογική χρησιμοποιείται ευρέως για εφαρμογές σε συστήματα ελέγχου, καθώς μοιάζει πολύ με το πώς ένας άνθρωπος λαμβάνει αποφάσεις αλλά με ταχύτερο τρόπο. Η ασαφής λογική μπορεί να ενσωματωθεί σε συστήματα ελέγχου που βασίζονται σε μικρές συσκευές χειρός σε μεγάλους σταθμούς εργασίας υπολογιστή.
Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα;
Το ANN είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο που αναπτύχθηκε με βάση τα βιολογικά νευρωνικά δίκτυα. Ένα ANN αποτελείται από τεχνητούς νευρώνες που συνδέονται μεταξύ τους. Συνήθως, ένα ANN προσαρμόζει τη δομή του με βάση τις πληροφορίες που έρχονται σε αυτό. Ένα σύνολο συστηματικών βημάτων που ονομάζονται κανόνες μάθησης πρέπει να ακολουθούνται κατά την ανάπτυξη ενός ANN. Επιπλέον, η διαδικασία εκμάθησης απαιτεί μαθησιακά δεδομένα για να ανακαλύψει το καλύτερο σημείο λειτουργίας του ANN. Τα ANN μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκμάθηση μιας συνάρτησης προσέγγισης για ορισμένα παρατηρούμενα δεδομένα. Αλλά κατά την εφαρμογή ANN, υπάρχουν αρκετοί παράγοντες που πρέπει να ληφθούν υπόψη. Το μοντέλο πρέπει να επιλεγεί προσεκτικά ανάλογα με τα δεδομένα. Η χρήση άσκοπα πολύπλοκων μοντέλων θα έκανε τη διαδικασία μάθησης πιο δύσκολη. Η επιλογή του σωστού αλγόριθμου εκμάθησης είναι επίσης σημαντική, καθώς ορισμένοι αλγόριθμοι εκμάθησης αποδίδουν καλύτερα με συγκεκριμένους τύπους δεδομένων.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Fuzzy Logic και Neural Networks;
Η ασαφής λογική επιτρέπει τη λήψη οριστικών αποφάσεων με βάση ανακριβή ή διφορούμενα δεδομένα, ενώ το ANN προσπαθεί να ενσωματώσει τη διαδικασία της ανθρώπινης σκέψης για την επίλυση προβλημάτων χωρίς να τα μοντελοποιεί μαθηματικά. Παρόλο που και οι δύο αυτές μέθοδοι μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επίλυση μη γραμμικών προβλημάτων και προβλημάτων που δεν προσδιορίζονται σωστά, δεν σχετίζονται. Σε αντίθεση με τη Fuzzy λογική, το ANN προσπαθεί να εφαρμόσει τη διαδικασία σκέψης στον ανθρώπινο εγκέφαλο για να λύσει προβλήματα. Επιπλέον, το ANN περιλαμβάνει μια διαδικασία μάθησης που περιλαμβάνει αλγόριθμους εκμάθησης και απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης. Υπάρχουν όμως υβριδικά ευφυή συστήματα που αναπτύχθηκαν χρησιμοποιώντας αυτές τις δύο μεθόδους που ονομάζονται Fuzzy Neural Network (FNN) ή Neuro-Fuzzy System (NFS).
