Fuzzy Logic กับ Neural Network
Fuzzy Logic อยู่ในตระกูลของตรรกะที่มีค่ามากมาย มุ่งเน้นไปที่การให้เหตุผลคงที่และโดยประมาณซึ่งตรงข้ามกับการใช้เหตุผลแบบตายตัวและแน่นอน ตัวแปรในลอจิกคลุมเครือสามารถใช้ช่วงค่าความจริงระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งต่างจากการรับค่าจริงหรือเท็จในชุดไบนารีแบบดั้งเดิม โครงข่ายประสาทเทียม (NN) หรือโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เป็นรูปแบบการคำนวณที่พัฒนาขึ้นจากโครงข่ายประสาทเทียมทางชีววิทยา ANN ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมที่เชื่อมต่อซึ่งกันและกัน โดยปกติ ANN จะปรับโครงสร้างตามข้อมูลที่มาถึง
Fuzzy Logic คืออะไร
Fuzzy Logic อยู่ในตระกูลของตรรกะที่มีค่ามากมาย มุ่งเน้นไปที่การให้เหตุผลคงที่และโดยประมาณซึ่งตรงข้ามกับการใช้เหตุผลแบบตายตัวและแน่นอน ตัวแปรในลอจิกคลุมเครือสามารถใช้ช่วงค่าความจริงระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งต่างจากการรับค่าจริงหรือเท็จในชุดไบนารีแบบดั้งเดิม เนื่องจากค่าความจริงเป็นช่วง จึงสามารถจัดการกับความจริงบางส่วนได้ จุดเริ่มต้นของลอจิกคลุมเครือถูกทำเครื่องหมายในปี 1956 ด้วยการนำทฤษฎีเซตฟัซซีมาใช้โดย Lotfi Zadeh ลอจิกคลุมเครือมีวิธีในการตัดสินใจโดยยึดตามข้อมูลที่ป้อนไม่ชัดเจนและคลุมเครือ Fuzzy logic ใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบควบคุม เนื่องจากมีความคล้ายคลึงกันอย่างมากกับการตัดสินใจของมนุษย์ แต่เป็นวิธีที่เร็วกว่า ลอจิกคลุมเครือสามารถรวมเข้ากับระบบควบคุมโดยอิงจากอุปกรณ์พกพาขนาดเล็กไปจนถึงเวิร์กสเตชันพีซีขนาดใหญ่
โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ANN เป็นรูปแบบการคำนวณที่พัฒนาขึ้นจากโครงข่ายประสาทเทียมทางชีวภาพ ANN ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมที่เชื่อมต่อซึ่งกันและกันโดยปกติ ANN จะปรับโครงสร้างตามข้อมูลที่มาถึง ต้องมีการปฏิบัติตามชุดของขั้นตอนที่เป็นระบบที่เรียกว่ากฎการเรียนรู้เมื่อพัฒนา ANN นอกจากนี้ กระบวนการเรียนรู้ยังต้องการข้อมูลการเรียนรู้เพื่อค้นหาจุดปฏิบัติการที่ดีที่สุดของ ANN ANN สามารถใช้เพื่อเรียนรู้ฟังก์ชันการประมาณสำหรับข้อมูลที่สังเกตได้บางส่วน แต่เมื่อใช้ ANN มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณา ต้องเลือกแบบจำลองอย่างระมัดระวังขึ้นอยู่กับข้อมูล การใช้แบบจำลองที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นจะทำให้กระบวนการเรียนรู้ยากขึ้น การเลือกอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ถูกต้องก็มีความสำคัญเช่นกัน เนื่องจากอัลกอริธึมการเรียนรู้บางอย่างทำงานได้ดีกว่ากับข้อมูลบางประเภท
Fuzzy Logic กับ Neural Networks ต่างกันอย่างไร
ตรรกะคลุมเครือช่วยให้ตัดสินใจได้ชัดเจนโดยอิงจากข้อมูลที่ไม่ชัดเจนหรือคลุมเครือ ในขณะที่ ANN พยายามรวมกระบวนการคิดของมนุษย์เพื่อแก้ปัญหาโดยไม่ต้องสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ แม้ว่าทั้งสองวิธีนี้สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาที่ไม่เป็นเชิงเส้น และปัญหาที่ไม่ได้ระบุไว้อย่างเหมาะสม แต่ก็ไม่เกี่ยวข้องกันตรงกันข้ามกับตรรกะที่คลุมเครือ ANN พยายามใช้กระบวนการคิดในสมองของมนุษย์เพื่อแก้ปัญหา นอกจากนี้ ANN ยังมีกระบวนการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมการเรียนรู้และต้องการข้อมูลการฝึกอบรม แต่มีระบบอัจฉริยะแบบไฮบริดที่พัฒนาโดยใช้สองวิธีนี้ที่เรียกว่า Fuzzy Neural Network (FNN) หรือ Neuro-Fuzzy System (NFS)
