Logic Fuzzy vs Neural Network
Logic Fuzzy ni ya familia ya mantiki yenye thamani nyingi. Inalenga katika hoja zisizobadilika na takriban zinazopingana na hoja zisizobadilika na halisi. Tofauti katika mantiki isiyoeleweka inaweza kuchukua masafa ya thamani ya ukweli kati ya 0 na 1, kinyume na kuchukua kweli au si kweli katika seti za binary za jadi. Mitandao ya Neural (NN) au mitandao ya neva bandia (ANN) ni muundo wa hesabu ambao umeundwa kulingana na mitandao ya neva ya kibayolojia. ANN inaundwa na niuroni bandia ambazo zinaungana. Kwa kawaida, ANN hurekebisha muundo wake kulingana na taarifa inayokuja.
Logic Fuzzy ni nini?
Logic Fuzzy ni ya familia ya mantiki yenye thamani nyingi. Inalenga katika hoja zisizobadilika na takriban zinazopingana na hoja zisizobadilika na halisi. Tofauti katika mantiki isiyoeleweka inaweza kuchukua masafa ya thamani ya ukweli kati ya 0 na 1, kinyume na kuchukua kweli au si kweli katika seti za binary za jadi. Kwa kuwa thamani ya ukweli ni masafa, inaweza kushughulikia ukweli kiasi. Mwanzo wa mantiki ya fuzzy uliwekwa alama mwaka wa 1956, na kuanzishwa kwa nadharia ya fuzzy seti na Lotfi Zadeh. Mantiki isiyoeleweka hutoa mbinu ya kufanya maamuzi mahususi kulingana na data ya pembejeo isiyo sahihi na yenye utata. Mantiki isiyoeleweka hutumiwa sana kwa programu katika mifumo ya udhibiti, kwani inafanana kwa karibu jinsi mwanadamu anavyofanya uamuzi lakini kwa njia ya haraka. Mantiki isiyoeleweka inaweza kujumuishwa ili kudhibiti mifumo kulingana na vifaa vidogo vya kushika mkono hadi vituo vikubwa vya kazi vya Kompyuta.
Mitandao ya Neural ni nini?
ANN ni muundo wa hesabu ambao umeundwa kulingana na mitandao ya neva ya kibayolojia. ANN inaundwa na niuroni bandia ambazo zinaungana. Kwa kawaida, ANN hurekebisha muundo wake kulingana na habari inayokuja. Seti ya hatua za utaratibu zinazoitwa sheria za kujifunza zinahitaji kufuatwa wakati wa kuunda ANN. Zaidi ya hayo, mchakato wa kujifunza unahitaji data ya kujifunza ili kugundua sehemu bora ya uendeshaji ya ANN. ANN zinaweza kutumika kujifunza utendaji wa kukadiria kwa baadhi ya data iliyozingatiwa. Lakini wakati wa kutumia ANN, kuna mambo kadhaa ambayo mtu anapaswa kuzingatia. Mfano unapaswa kuchaguliwa kwa uangalifu kulingana na data. Kutumia mifano changamano isivyo lazima kutafanya mchakato wa kujifunza kuwa mgumu zaidi. Kuchagua algoriti sahihi ya ujifunzaji pia ni muhimu, kwa kuwa baadhi ya algoriti za kujifunza hufanya vizuri zaidi na aina fulani za data.
Kuna tofauti gani kati ya Mantiki ya Fuzzy na Mitandao ya Neural?
Mantiki isiyoeleweka huruhusu kufanya maamuzi mahususi kulingana na data isiyo sahihi au yenye utata, ilhali ANN inajaribu kujumuisha mchakato wa kufikiri wa binadamu ili kutatua matatizo bila kuyaiga kihisabati. Ingawa njia hizi zote mbili zinaweza kutumika kutatua shida zisizo za mstari, na shida ambazo hazijabainishwa vizuri, hazihusiani. Tofauti na mantiki isiyoeleweka, ANN inajaribu kutumia mchakato wa kufikiri katika ubongo wa binadamu ili kutatua matatizo. Zaidi ya hayo, ANN inajumuisha mchakato wa kujifunza unaohusisha kanuni za kujifunza na unahitaji data ya mafunzo. Lakini kuna mifumo mseto ya akili iliyotengenezwa kwa kutumia njia hizi mbili zinazoitwa Fuzzy Neural Network (FNN) au Neuro-Fuzzy System (NFS).
