Diferencia entre la lógica difusa y la red neuronal

Lógica difusa vs red neuronal

La lógica difusa pertenece a la familia de la lógica de muchos valores. Se centra en el razonamiento fijo y aproximado opuesto al razonamiento fijo y exacto. Una variable en la lógica difusa puede tomar un rango de valor de verdad entre 0 y 1, en lugar de tomar verdadero o falso en conjuntos binarios tradicionales. Las redes neuronales (NN) o las redes neuronales artificiales (ANN) es un modelo computacional que se desarrolla basado en las redes neuronales biológicas. Una ANN está compuesta por neuronas artificiales que se conectan entre sí. Por lo general, una ANN adapta su estructura basada en la información que le llega.

¿Qué es la lógica difusa??

La lógica difusa pertenece a la familia de la lógica de muchos valores. Se centra en el razonamiento fijo y aproximado opuesto al razonamiento fijo y exacto. Una variable en la lógica difusa puede tomar un rango de valor de verdad entre 0 y 1, en lugar de tomar verdadero o falso en conjuntos binarios tradicionales. Dado que el valor de verdad es un rango, puede manejar la verdad parcial. El comienzo de la lógica difusa se marcó en 1956, con la introducción de la teoría de conjuntos difusos de Lotfi Zadeh. Fuzzy Logic proporciona un método para tomar decisiones definidas basadas en datos de entrada imprecisos y ambiguos. La lógica difusa se usa ampliamente para aplicaciones en los sistemas de control, ya que se parece mucho a la toma de una decisión humana pero de manera más rápida. La lógica difusa se puede incorporar a los sistemas de control basados ​​en pequeños dispositivos portátiles para grandes estaciones de trabajo de PC.

¿Qué son las redes neuronales??

Ann es un modelo computacional que se desarrolla en base a las redes neuronales biológicas. Una ANN está compuesta por neuronas artificiales que se conectan entre sí. Por lo general, una ANN adapta su estructura basada en la información que le llega. Se debe seguir un conjunto de pasos sistemáticos llamados reglas de aprendizaje al desarrollar una ANN. Además, el proceso de aprendizaje requiere datos de aprendizaje para descubrir el mejor punto de operación de la ANN. ANN se puede usar para aprender una función de aproximación para algunos datos observados. Pero al aplicar ANN, hay varios factores que uno debe considerar. El modelo debe seleccionarse cuidadosamente dependiendo de los datos. El uso de modelos innecesariamente complejos dificultaría el proceso de aprendizaje. Elegir el algoritmo de aprendizaje correcto también es importante, ya que algunos algoritmos de aprendizaje funcionan mejor con ciertos tipos de datos.

¿Cuál es la diferencia entre la lógica difusa y las redes neuronales??

La lógica difusa permite tomar decisiones definidas basadas en datos imprecisos o ambiguos, mientras que Ann intenta incorporar el proceso de pensamiento humano para resolver problemas sin modelarlos matemáticamente. Aunque ambos métodos pueden usarse para resolver problemas no lineales y problemas que no se especifican correctamente, no están relacionados. A diferencia de la lógica difusa, Ann intenta aplicar el proceso de pensamiento en el cerebro humano para resolver problemas. Además, ANN incluye un proceso de aprendizaje que implica algoritmos de aprendizaje y requiere datos de capacitación. Pero se desarrollan sistemas inteligentes híbridos utilizando estos dos métodos llamados Sistema de Red Neural Fuzzy (FNN) o Neuro-Fuzzy (NFS).