퍼지 논리와 신경망의 차이점
퍼지 논리 대 신경망
퍼지 논리는 여러 가지 가치가있는 논리의 계열에 속한다. 고정 및 정확한 추론에 반대되는 고정 및 근사 추론에 중점을 둡니다. 퍼지 로직의 변수는 전통적인 바이너리 세트에서 true 또는 false를 취하는 것과는 반대로 0과 1 사이의 진리 값 범위를 취할 수 있습니다. 신경 네트워크 (NN) 또는 인공 신경 네트워크 (ANN)는 생물학적 신경 네트워크를 기반으로 개발 된 계산 모델입니다. ANN은 서로 연결되어있는 인공 뉴런으로 구성됩니다. 일반적으로 ANN은 정보를 기반으로 구조를 조정합니다.
퍼지 논리 란 무엇입니까?
퍼지 논리는 많은 가치가있는 논리의 계열에 속합니다. 고정 및 정확한 추론에 반대되는 고정 및 근사 추론에 중점을 둡니다. 퍼지 논리의 변수는 전통적인 바이너리 세트에서 true 또는 false를 취하는 것과는 반대로 0과 1 사이의 진리 값 범위를 취할 수 있습니다. 진리 값은 범위이기 때문에 부분 진리를 처리 할 수 있습니다. 퍼지 논리의 시작은 1956 년에 Lotfi Zadeh의 퍼지 집합 이론의 도입으로 나타났습니다. 퍼지 논리는 부정확하고 모호한 입력 데이터를 기반으로 확실한 결정을 내릴 수있는 방법을 제공합니다. 퍼지 로직은 인간이 결정을 내리는 방식과 유사하지만 빠른 방식으로 닮았 기 때문에 제어 시스템의 애플리케이션에 널리 사용됩니다. 퍼지 로직은 소형 핸드 헬드 장치를 기반으로하는 제어 시스템에 대형 PC 워크 스테이션에 통합 될 수 있습니다.
뉴런 네트워크 란 무엇입니까? ANN은 생물학적 신경망에 기초하여 개발 된 계산 모델이다. ANN은 서로 연결되어있는 인공 뉴런으로 구성됩니다. 일반적으로 ANN은 정보를 기반으로 구조를 조정합니다. ANN을 개발할 때 학습 규칙이라는 일련의 체계적 단계를 따라야합니다. 또한, 학습 과정은 학습 데이터가 ANN의 최상의 동작 점을 발견 할 것을 요구한다. ANN은 일부 관측 된 데이터에 대한 근사 함수를 학습하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 ANN을 적용 할 때 고려해야 할 몇 가지 요인이 있습니다. 모델은 데이터에 따라 신중하게 선택해야합니다. 불필요하게 복잡한 모델을 사용하면 학습 과정이 더 어려워집니다. 올바른 학습 알고리즘을 선택하는 것도 중요합니다. 일부 학습 알고리즘은 특정 유형의 데이터에서 더 나은 성능을 발휘하기 때문입니다.
