Fuzzy Logic vs ნერვული ქსელი
Fuzzy Logic ეკუთვნის მრავალმნიშვნელოვანი ლოგიკის ოჯახს. იგი ყურადღებას ამახვილებს ფიქსირებულ და მიახლოებით მსჯელობაზე, რომელიც ეწინააღმდეგება ფიქსირებულ და ზუსტ მსჯელობას. ბუნდოვან ლოგიკაში ცვლადს შეუძლია მიიღოს სიმართლის მნიშვნელობის დიაპაზონი 0-დან 1-მდე, განსხვავებით ჭეშმარიტი ან ყალბი ტრადიციულ ორობით ნაკრებებში. ნერვული ქსელები (NN) ან ხელოვნური ნერვული ქსელები (ANN) არის გამოთვლითი მოდელი, რომელიც შემუშავებულია ბიოლოგიურ ნერვულ ქსელებზე დაყრდნობით. ANN შედგება ხელოვნური ნეირონებისგან, რომლებიც აკავშირებენ ერთმანეთს. როგორც წესი, ANN ადაპტირებს თავის სტრუქტურას მასზე შემოსული ინფორმაციის საფუძველზე.
რა არის Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic ეკუთვნის მრავალმნიშვნელოვანი ლოგიკის ოჯახს. იგი ყურადღებას ამახვილებს ფიქსირებულ და მიახლოებით მსჯელობაზე, რომელიც ეწინააღმდეგება ფიქსირებულ და ზუსტ მსჯელობას. ბუნდოვან ლოგიკაში ცვლადს შეუძლია მიიღოს სიმართლის მნიშვნელობის დიაპაზონი 0-დან 1-მდე, განსხვავებით ჭეშმარიტი ან ყალბი ტრადიციულ ორობით ნაკრებებში. ვინაიდან სიმართლის მნიშვნელობა არის დიაპაზონი, მას შეუძლია გაუმკლავდეს ნაწილობრივ სიმართლეს. ბუნდოვანი ლოგიკის დასაწყისი აღინიშნა 1956 წელს, ლოტფი ზადეს მიერ ფუზი სიმრავლეების თეორიის დანერგვით. საეჭვო ლოგიკა იძლევა მეთოდს, რომ მიიღოთ გარკვეული გადაწყვეტილებები არაზუსტი და ორაზროვანი შეყვანის მონაცემების საფუძველზე. ბუნდოვანი ლოგიკა ფართოდ გამოიყენება საკონტროლო სისტემებში აპლიკაციებისთვის, რადგან ის ძალიან ჰგავს იმას, თუ როგორ იღებს ადამიანი გადაწყვეტილებას, მაგრამ უფრო სწრაფი გზით. ბუნდოვანი ლოგიკა შეიძლება ჩართული იყოს მცირე ხელის მოწყობილობებზე დაფუძნებულ საკონტროლო სისტემებში დიდ კომპიუტერულ სამუშაო სადგურებზე.
რა არის ნერვული ქსელები?
ANN არის გამოთვლითი მოდელი, რომელიც შემუშავებულია ბიოლოგიურ ნერვულ ქსელებზე დაყრდნობით. ANN შედგება ხელოვნური ნეირონებისგან, რომლებიც აკავშირებენ ერთმანეთს.როგორც წესი, ANN ადაპტირებს თავის სტრუქტურას მასზე შემოსული ინფორმაციის საფუძველზე. ANN-ის შემუშავებისას საჭიროა დაიცვან სისტემატური ნაბიჯების ნაკრები, რომელსაც ეწოდება სწავლის წესები. გარდა ამისა, სასწავლო პროცესი მოითხოვს სწავლის მონაცემებს ANN-ის საუკეთესო ოპერაციული წერტილის აღმოსაჩენად. ANN შეიძლება გამოყენებულ იქნას ზოგიერთი დაკვირვებული მონაცემების მიახლოების ფუნქციის შესასწავლად. მაგრამ ANN-ის გამოყენებისას, გასათვალისწინებელია რამდენიმე ფაქტორი. მოდელი ფრთხილად უნდა იყოს შერჩეული მონაცემების მიხედვით. ზედმეტად რთული მოდელების გამოყენება სწავლის პროცესს გაართულებს. სწორი სასწავლო ალგორითმის არჩევა ასევე მნიშვნელოვანია, რადგან ზოგიერთი სასწავლო ალგორითმი უკეთესად მუშაობს გარკვეული ტიპის მონაცემებით.
რა განსხვავებაა Fuzzy Logic-სა და ნერვულ ქსელებს შორის?
Fuzzy ლოგიკა საშუალებას იძლევა მიიღოთ გარკვეული გადაწყვეტილებები არაზუსტი ან ორაზროვანი მონაცემების საფუძველზე, ხოლო ANN ცდილობს ჩართოს ადამიანის აზროვნების პროცესი პრობლემების მათემატიკური მოდელირების გარეშე. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ეს მეთოდი შეიძლება გამოყენებულ იქნას არაწრფივი ამოცანების გადასაჭრელად და არასწორად განსაზღვრული პრობლემების გადასაჭრელად, ისინი არ არის დაკავშირებული. Fuzzy ლოგიკისგან განსხვავებით, ANN ცდილობს გამოიყენოს აზროვნების პროცესი ადამიანის ტვინში პრობლემების გადასაჭრელად. გარდა ამისა, ANN მოიცავს სასწავლო პროცესს, რომელიც მოიცავს სასწავლო ალგორითმებს და მოითხოვს სასწავლო მონაცემებს. მაგრამ არსებობს ჰიბრიდული ინტელექტუალური სისტემები, რომლებიც შემუშავებულია ამ ორი მეთოდის გამოყენებით, სახელწოდებით Fuzzy Neural Network (FNN) ან Neuro-Fuzzy System (NFS).
