Fuzzy Logic vs Neural Network
Ang Fuzzy Logic ay kabilang sa pamilya ng maraming pinahahalagahan na lohika. Nakatuon ito sa naayos at tinatayang pangangatwiran laban sa nakapirming at eksaktong pangangatwiran. Ang isang variable sa fuzzy logic ay maaaring tumagal ng saklaw ng halaga ng katotohanan sa pagitan ng 0 at 1, kumpara sa pagkuha ng true o false sa mga tradisyonal na binary set. Ang mga neural network (NN) o artificial neural network (ANN) ay isang computational model na binuo batay sa mga biological neural network. Ang isang ANN ay binubuo ng mga artipisyal na neuron na kumokonekta sa isa't isa. Karaniwan, inaangkop ng isang ANN ang istraktura nito batay sa impormasyong dumarating dito.
Ano ang Fuzzy Logic?
Ang Fuzzy Logic ay kabilang sa pamilya ng maraming pinahahalagahan na lohika. Nakatuon ito sa naayos at tinatayang pangangatwiran laban sa nakapirming at eksaktong pangangatwiran. Ang isang variable sa fuzzy logic ay maaaring tumagal ng saklaw ng halaga ng katotohanan sa pagitan ng 0 at 1, kumpara sa pagkuha ng true o false sa mga tradisyonal na binary set. Dahil ang halaga ng katotohanan ay isang saklaw, maaari nitong pangasiwaan ang bahagyang katotohanan. Ang simula ng fuzzy logic ay minarkahan noong 1956, kasama ang pagpapakilala ng fuzzy set theory ni Lotfi Zadeh. Ang fuzzy logic ay nagbibigay ng paraan upang makagawa ng mga tiyak na desisyon batay sa hindi tumpak at hindi tiyak na data ng input. Ang fuzzy logic ay malawakang ginagamit para sa mga aplikasyon sa mga control system, dahil ito ay malapit na kahawig kung paano gumawa ng desisyon ang isang tao ngunit sa mas mabilis na paraan. Maaaring isama ang fuzzy logic upang makontrol ang mga system batay sa maliliit na handheld device hanggang sa malalaking PC workstation.
Ano ang Neural Networks?
Ang ANN ay isang computational model na binuo batay sa mga biological neural network. Ang isang ANN ay binubuo ng mga artipisyal na neuron na kumokonekta sa isa't isa. Karaniwan, inaangkop ng isang ANN ang istraktura nito batay sa impormasyong dumarating dito. Ang isang hanay ng mga sistematikong hakbang na tinatawag na mga panuntunan sa pag-aaral ay kailangang sundin kapag bumubuo ng isang ANN. Dagdag pa, ang proseso ng pag-aaral ay nangangailangan ng data ng pag-aaral upang matuklasan ang pinakamahusay na operating point ng ANN. Maaaring gamitin ang mga ANN para matuto ng approximation function para sa ilang naobserbahang data. Ngunit kapag nag-aaplay ng ANN, mayroong ilang mga kadahilanan na dapat isaalang-alang ng isa. Ang modelo ay kailangang maingat na mapili depende sa data. Ang paggamit ng hindi kinakailangang kumplikadong mga modelo ay magpapahirap sa proseso ng pag-aaral. Mahalaga rin ang pagpili ng tamang algorithm sa pag-aaral, dahil mas mahusay na gumaganap ang ilang algorithm sa pag-aaral sa ilang partikular na uri ng data.
Ano ang pagkakaiba ng Fuzzy Logic at Neural Networks?
Ang Fuzzy logic ay nagbibigay-daan sa paggawa ng mga tiyak na pagpapasya batay sa hindi tumpak o hindi tiyak na data, samantalang sinusubukan ng ANN na isama ang proseso ng pag-iisip ng tao upang malutas ang mga problema nang hindi mathematically modeling ang mga ito. Kahit na ang parehong mga pamamaraan na ito ay maaaring gamitin upang malutas ang mga hindi linear na problema, at mga problema na hindi wastong tinukoy, ang mga ito ay hindi nauugnay. Sa kaibahan sa Fuzzy logic, sinusubukan ng ANN na ilapat ang proseso ng pag-iisip sa utak ng tao upang malutas ang mga problema. Dagdag pa, ang ANN ay may kasamang proseso ng pag-aaral na kinabibilangan ng mga algorithm ng pag-aaral at nangangailangan ng data ng pagsasanay. Ngunit may mga hybrid intelligent system na binuo gamit ang dalawang pamamaraang ito na tinatawag na Fuzzy Neural Network (FNN) o Neuro-Fuzzy System (NFS).
