Бұлыңғыр логика және нейрондық желі
Анықсыз логика көп мәнді логика тобына жатады. Ол тұрақты және нақты пайымдауларға қарсы тұрақты және жуық пайымдауға бағытталған. Бұлыңғыр логикадағы айнымалы дәстүрлі екілік жиындардағы ақиқат немесе жалғанды қабылдауға қарағанда, 0 мен 1 арасындағы ақиқат мәнінің ауқымын қабылдай алады. Нейрондық желілер (НН) немесе жасанды нейрондық желілер (ANN) - биологиялық нейрондық желілер негізінде жасалған есептеу моделі. ANN бір-бірімен байланысатын жасанды нейрондардан тұрады. Әдетте, ANN өзіне келетін ақпарат негізінде құрылымын бейімдейді.
Бұлыңғыр логика дегеніміз не?
Анықсыз логика көп мәнді логика тобына жатады. Ол тұрақты және нақты пайымдауларға қарсы тұрақты және жуық пайымдауға бағытталған. Бұлыңғыр логикадағы айнымалы дәстүрлі екілік жиындардағы ақиқат немесе жалғанды қабылдауға қарағанда, 0 мен 1 арасындағы ақиқат мәнінің ауқымын қабылдай алады. Шындық мәні ауқым болғандықтан, ол ішінара шындықты өңдей алады. Бұлыңғыр логиканың басталуы 1956 жылы Лотфи Заденің анық емес жиындар теориясын енгізуімен белгіленді. Бұлыңғыр логика нақты емес және анық емес кіріс деректеріне негізделген нақты шешімдер қабылдау әдісін ұсынады. Бұлыңғыр логика басқару жүйелеріндегі қолданбалар үшін кеңінен қолданылады, өйткені ол адамның шешім қабылдауына қатты ұқсайды, бірақ тезірек. Бұлыңғыр логиканы компьютердің үлкен жұмыс станцияларына шағын қол құрылғыларына негізделген басқару жүйелеріне қосуға болады.
Нейрондық желілер дегеніміз не?
ANN – биологиялық нейрондық желілер негізінде жасалған есептеу моделі. ANN бір-бірімен байланысатын жасанды нейрондардан тұрады. Әдетте, ANN өзінің құрылымын оған келетін ақпарат негізінде бейімдейді. ANN әзірлеу кезінде оқыту ережелері деп аталатын жүйелі қадамдар жиынтығын орындау қажет. Одан әрі оқу үрдісі ЖТН-ның ең жақсы жұмыс нүктесін табу үшін оқу деректерін қажет етеді. ANN кейбір бақыланатын деректер үшін жуықтау функциясын үйрену үшін пайдаланылуы мүмкін. Бірақ ANN қолдану кезінде бірнеше факторларды ескеру қажет. Модель деректерге байланысты мұқият таңдалуы керек. Қажетсіз күрделі модельдерді пайдалану оқу процесін қиындатады. Дұрыс оқыту алгоритмін таңдау да маңызды, өйткені кейбір оқыту алгоритмдері деректердің белгілі бір түрлерімен жақсырақ жұмыс істейді.
Бұлыңғыр логика мен нейрондық желілердің айырмашылығы неде?
Бұлыңғыр логика нақты емес немесе анық емес деректерге негізделген нақты шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді, ал ANN математикалық модельдемей есептерді шешу үшін адамның ойлау процесін қосуға тырысады. Бұл әдістердің екеуі де сызықтық емес есептерді және дұрыс көрсетілмеген есептерді шешу үшін пайдаланылуы мүмкін болса да, олар бір-бірімен байланысты емес. Бұлыңғыр логикадан айырмашылығы, ANN проблемаларды шешу үшін адам миындағы ойлау процесін қолдануға тырысады. Әрі қарай, ANN оқыту алгоритмдерін қамтитын және оқыту деректерін қажет ететін оқу процесін қамтиды. Бірақ бұлыңғыр нейрондық желі (FNN) немесе нейро-анық емес жүйе (NFS) деп аталатын осы екі әдісті пайдаланып жасалған гибридті интеллектуалды жүйелер бар.
