Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic нь олон үнэ цэнэтэй логикийн бүлэгт багтдаг. Энэ нь тогтмол, нарийн үндэслэлийн эсрэг тогтмол болон ойролцоо үндэслэлд анхаарлаа хандуулдаг. Бүдэг логикийн хувьсагч нь уламжлалт хоёртын олонлогт үнэн эсвэл худал гэж авахаас ялгаатай нь 0-ээс 1 хүртэлх үнэний утгыг авч болно. Мэдрэлийн сүлжээ (NN) эсвэл хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN) нь биологийн мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан тооцооллын загвар юм. ANN нь хоорондоо холбогддог хиймэл мэдрэлийн эсүүдээс бүрддэг. Ер нь ANN өөрт ирж буй мэдээлэлд үндэслэн бүтцээ тохируулдаг.
Fuzzy Logic гэж юу вэ?
Fuzzy Logic нь олон үнэ цэнэтэй логикийн бүлэгт багтдаг. Энэ нь тогтмол, нарийн үндэслэлийн эсрэг тогтмол болон ойролцоо үндэслэлд анхаарлаа хандуулдаг. Бүдэг логикийн хувьсагч нь уламжлалт хоёртын олонлогт үнэн эсвэл худал гэж авахаас ялгаатай нь 0-ээс 1 хүртэлх үнэний утгыг авч болно. Үнэний утга нь муж учраас хэсэгчилсэн үнэнийг зохицуулж чадна. 1956 онд Лотфи Задех тодорхой бус олонлогийн онолыг танилцуулснаар бүдэг логикийн эхлэл тавигдсан. Тодорхой бус логик нь тодорхой бус, тодорхой бус оролтын өгөгдөл дээр үндэслэн тодорхой шийдвэр гаргах аргыг өгдөг. Бүдэг логик нь хүн хэрхэн шийдвэр гаргадагтай төстэй боловч илүү хурдан байдаг тул удирдлагын системд өргөн хэрэглэгддэг. Бүдэг логикийг жижиг гар төхөөрөмж дээр суурилсан компьютерийн том ажлын станц руу удирдах системд оруулж болно.
Мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
ANN нь биологийн мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан тооцооллын загвар юм. ANN нь хоорондоо холбогддог хиймэл мэдрэлийн эсүүдээс бүрддэг. Ерөнхийдөө ANN нь түүнд ирж буй мэдээлэлд тулгуурлан бүтцээ тохируулдаг. ANN боловсруулахдаа сурах дүрэм гэж нэрлэгддэг системчилсэн алхмуудыг дагаж мөрдөх шаардлагатай. Цаашилбал, сургалтын үйл явц нь ANN-ийн хамгийн сайн үйл ажиллагааны цэгийг олохын тулд суралцах өгөгдлийг шаарддаг. Зарим ажиглагдсан өгөгдлийн ойролцоо функцийг сурахад ANN ашиглаж болно. Гэхдээ ANN ашиглахдаа хэд хэдэн хүчин зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Өгөгдлөөс хамааран загварыг сайтар сонгох хэрэгтэй. Шаардлагагүй төвөгтэй загваруудыг ашиглах нь сургалтын үйл явцыг улам хүндрүүлнэ. Зарим сургалтын алгоритмууд тодорхой төрлийн өгөгдөлд илүү сайн ажилладаг тул зөв сурах алгоритмыг сонгох нь бас чухал юм.
Fuzzy Logic болон Neural Network хоёрын ялгаа нь юу вэ?
Тодорхой логик нь тодорхой бус эсвэл хоёрдмол утгатай өгөгдөл дээр тулгуурлан тодорхой шийдвэр гаргах боломжийг олгодог бол ANN нь математик загварчлалгүйгээр асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд хүний сэтгэн бодох үйл явцыг оруулахыг оролддог. Хэдийгээр эдгээр аргуудыг хоёуланг нь шугаман бус бодлого, зөв тодорхойлоогүй асуудлыг шийдвэрлэхэд ашиглаж болох ч тэдгээр нь хоорондоо уялдаа холбоогүй болно. Тодорхой бус логикоос ялгаатай нь ANN нь хүний тархинд сэтгэн бодох үйл явцыг асуудлыг шийдвэрлэхэд ашиглахыг оролддог. Цаашилбал, ANN нь сургалтын алгоритмыг багтаасан сургалтын үйл явцыг багтаасан бөгөөд сургалтын өгөгдөл шаарддаг. Гэхдээ тодорхойгүй мэдрэлийн сүлжээ (FNN) эсвэл мэдрэлийн бүдэг бадаг систем (NFS) гэж нэрлэгддэг эдгээр хоёр аргыг ашиглан боловсруулсан эрлийз ухаалаг системүүд байдаг.
