Diferença entre lógica fuzzy e rede neural

Rede Neural vs Lógica Difusa

A lógica difusa pertence à família da lógica de muitos valores. Ele se concentra no raciocínio fixo e aproximado, em oposição ao raciocínio fixo e exato. Uma variável na lógica difusa pode ter um valor de verdade entre 0 e 1, em vez de aceitar verdadeiro ou falso em conjuntos binários tradicionais. Redes neurais (NN) ou redes neurais artificiais (RNA) é um modelo computacional desenvolvido com base nas redes neurais biológicas. Uma RNA é composta de neurônios artificiais que estão se conectando. Normalmente, uma RNA adapta sua estrutura com base nas informações que chegam a ela.

O que é lógica difusa?

A lógica difusa pertence à família da lógica de muitos valores. Ele se concentra no raciocínio fixo e aproximado, em oposição ao raciocínio fixo e exato. Uma variável na lógica difusa pode ter um valor de verdade entre 0 e 1, em vez de aceitar verdadeiro ou falso em conjuntos binários tradicionais. Como o valor da verdade é um intervalo, ele pode lidar com a verdade parcial. O início da lógica difusa foi marcado em 1956, com a introdução da teoria dos conjuntos difusos por Lotfi Zadeh. A lógica difusa fornece um método para tomar decisões definidas com base em dados de entrada imprecisos e ambíguos. A lógica difusa é amplamente usada para aplicações em sistemas de controle, uma vez que se assemelha muito à maneira como um ser humano toma decisões, mas de maneira mais rápida. A lógica difusa pode ser incorporada para controlar sistemas baseados em pequenos dispositivos portáteis em grandes estações de trabalho de PC.

O que são redes neurais?

A RNA é um modelo computacional desenvolvido com base nas redes neurais biológicas. Uma RNA é composta de neurônios artificiais que estão se conectando. Normalmente, uma RNA adapta sua estrutura com base nas informações que chegam a ela. Um conjunto de etapas sistemáticas chamadas regras de aprendizado precisa ser seguido ao desenvolver uma RNA. Além disso, o processo de aprendizado requer dados de aprendizado para descobrir o melhor ponto operacional da RNA. As RNAs podem ser usadas para aprender uma função de aproximação para alguns dados observados. Mas, ao aplicar a RNA, existem vários fatores a serem considerados. O modelo deve ser cuidadosamente selecionado, dependendo dos dados. Usar modelos desnecessariamente complexos tornaria o processo de aprendizado mais difícil. A escolha do algoritmo de aprendizado correto também é importante, pois alguns algoritmos de aprendizado apresentam melhor desempenho com certos tipos de dados.

Qual é a diferença entre Fuzzy Logic e Neural Networks?

A lógica difusa permite tomar decisões definidas com base em dados imprecisos ou ambíguos, enquanto a RNA tenta incorporar o processo de pensamento humano para resolver problemas sem modelá-los matematicamente. Mesmo que esses dois métodos possam ser usados ​​para resolver problemas não lineares e problemas que não são especificados corretamente, eles não estão relacionados. Em contraste com a lógica difusa, a RNA tenta aplicar o processo de pensamento no cérebro humano para resolver problemas. Além disso, a RNA inclui um processo de aprendizado que envolve algoritmos de aprendizado e requer dados de treinamento. Mas existem sistemas inteligentes híbridos desenvolvidos usando esses dois métodos chamados Rede Neural Difusa (FNN) ou Sistema Neuro-Fuzzy (NFS).