Sự khác biệt giữa logic mờ và mạng nơ ron

Logic Mờ vs Mạng thần kinh

Logic mờ thuộc họ logic nhiều giá trị. Nó tập trung vào lý luận cố định và gần đúng trái ngược với lý luận cố định và chính xác. Một biến trong logic mờ có thể có phạm vi giá trị thật trong khoảng từ 0 đến 1, trái ngược với việc lấy đúng hoặc sai trong các tập nhị phân truyền thống. Mạng lưới thần kinh (NN) hoặc mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) là một mô hình tính toán được phát triển dựa trên các mạng lưới thần kinh sinh học. Một ANN được tạo thành từ các tế bào thần kinh nhân tạo đang kết nối với nhau. Thông thường, ANN điều chỉnh cấu trúc của nó dựa trên thông tin đến với nó.

Logic mờ là gì?

Logic mờ thuộc họ logic nhiều giá trị. Nó tập trung vào lý luận cố định và gần đúng trái ngược với lý luận cố định và chính xác. Một biến trong logic mờ có thể có phạm vi giá trị thật trong khoảng từ 0 đến 1, trái ngược với việc lấy đúng hoặc sai trong các tập nhị phân truyền thống. Vì giá trị thật là một phạm vi, nó có thể xử lý một phần sự thật. Bắt đầu logic mờ được đánh dấu vào năm 1956, với sự ra đời của lý thuyết tập mờ bởi Lotfi Zadeh. Logic mờ cung cấp một phương pháp để đưa ra các quyết định xác định dựa trên dữ liệu đầu vào không chính xác và mơ hồ. Logic mờ được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng trong các hệ thống điều khiển, vì nó gần giống với cách con người đưa ra quyết định nhưng theo cách nhanh hơn. Logic mờ có thể được kết hợp để điều khiển các hệ thống dựa trên các thiết bị cầm tay nhỏ đến các máy trạm PC lớn.

Mạng lưới thần kinh là gì?

ANN là một mô hình tính toán được phát triển dựa trên các mạng lưới thần kinh sinh học. Một ANN được tạo thành từ các tế bào thần kinh nhân tạo đang kết nối với nhau. Thông thường, ANN điều chỉnh cấu trúc của nó dựa trên thông tin đến với nó. Một tập hợp các bước có hệ thống được gọi là quy tắc học tập cần phải được tuân theo khi phát triển ANN. Hơn nữa, quá trình học tập đòi hỏi dữ liệu học tập để khám phá điểm hoạt động tốt nhất của ANN. ANN có thể được sử dụng để tìm hiểu hàm xấp xỉ cho một số dữ liệu được quan sát. Nhưng khi áp dụng ANN, có một số yếu tố người ta phải xem xét. Mô hình phải được lựa chọn cẩn thận tùy thuộc vào dữ liệu. Sử dụng các mô hình phức tạp không cần thiết sẽ làm cho quá trình học tập khó khăn hơn. Chọn thuật toán học đúng cũng rất quan trọng, vì một số thuật toán học hoạt động tốt hơn với một số loại dữ liệu nhất định.

Sự khác biệt giữa Logic Mờ và Mạng nơ-ron?

Logic mờ cho phép đưa ra các quyết định xác định dựa trên dữ liệu không chính xác hoặc mơ hồ, trong khi ANN cố gắng kết hợp quá trình suy nghĩ của con người để giải quyết vấn đề mà không cần mô hình hóa chúng một cách toán học. Mặc dù cả hai phương pháp này đều có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phi tuyến và các vấn đề không được chỉ định đúng, chúng không liên quan. Trái ngược với logic mờ, ANN cố gắng áp dụng quá trình tư duy trong não người để giải quyết vấn đề. Hơn nữa, ANN bao gồm một quá trình học tập bao gồm các thuật toán học tập và yêu cầu dữ liệu đào tạo. Nhưng có những hệ thống thông minh lai được phát triển bằng hai phương pháp này được gọi là Mạng mờ thần kinh (FNN) hoặc Hệ thống thần kinh mờ (NFS).