Diferencia entre la lógica difusa y la red neuronal

Lógica difusa vs red neuronal

Fuzzy Logic pertenece a la familia de la lógica de muchos valores. Se enfoca en el razonamiento fijo y aproximado en oposición al razonamiento fijo y exacto. Una variable en lógica difusa puede tomar un rango de valores de verdad entre 0 y 1, en lugar de tomar verdadero o falso en los conjuntos binarios tradicionales. Las redes neuronales (NN) o redes neuronales artificiales (ANN) es un modelo computacional que se desarrolla en base a las redes neuronales biológicas. Una ANN está formada por neuronas artificiales que se conectan entre sí. Normalmente, una ANN adapta su estructura en función de la información que recibe..

¿Qué es la lógica difusa??

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

¿Qué es redes neuronales??

ANN es un modelo computacional que se desarrolla en base a las redes neuronales biológicas. Una ANN está formada por neuronas artificiales que se conectan entre sí. Normalmente, una ANN adapta su estructura en función de 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. Los ANN pueden usarse para aprender una función de aproximación para algunos datos observados. Pero cuando se aplica ANN, hay varios factores que hay que considerar. El modelo debe ser seleccionado cuidadosamente dependiendo de los datos. El uso de modelos innecesariamente complejos podría dificultar el proceso de aprendizaje. También es importante elegir el algoritmo de aprendizaje correcto, ya que algunos algoritmos de aprendizaje funcionan mejor con ciertos tipos de datos.

¿Cuál es la diferencia entre Fuzzy Logic y Neural Networks??

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 estos dos métodos pueden usarse para resolver problemas no lineales y los problemas que no se especifican correctamente, no están relacionados. En contraste con 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 involucra algoritmos de aprendizaje y requiere datos de capacitación. Pero hay sistemas híbridos inteligentes desarrollados con estos dos métodos llamados Fuzzy Neural Network (FNN) o Neuro-Fuzzy System (NFS)..