Co jsou fuzzy neuronové sítě?

Fuzzy neuronové sítě jsou softwarové systémy, které se pokoušejí přiblížit způsobu, jakým lidský mozek funguje.Dělají to využitím dvou klíčových oblastí výzkumu v oblasti informatiky a mdash;Fuzzy logický vývoj softwaru a architektura zpracování neuronových sítí.Fuzzy logický software se pokouší zohlednit šedé oblasti v reálném světě ve struktuře rozhodování počítačových softwarových programů, které přesahují jednoduché ano nebo ne.Umělý design neuronové sítě vytváří softwarové uzly, které napodobují funkčnost a složitost toho, jak neurony interagují v lidském mozku.Společně fuzzy logická a design neuronové sítě vytváří neuro-fuzzy systém, který vědci používají pro experimentování s složitými problémy, jako je změna klimatu, nebo pro vývoj robotiky umělé inteligence.pokynů za sekundu.To představuje exponenciální nárůst rychlosti zpracování z prvních dnů vývoje počítače, ačkoli takový růst neprokázal žádnou schopnost vůči uvažování složitým způsobem, který dokonce i jednoduché biologické organismy.To je částečně způsobeno základními omezeními, kterým zpracování počítače stále čelí, a fuzzy neuronové sítě jsou pokusem o řešení těchto omezení.

Odhaduje se, že průměrný lidský mozek provádí každou sekundu 100 000 000 000 000 pokynů pomocí své nervové struktury, která je analogická s tím, jak mikroprocesory fungují.Naproti tomu průměrný počítačový systém od roku 1999 byl 24 000krát pomalejší než tento, a raný model od roku 1981 byl 3 500 000krát pomalejší než lidský mozek při provádění výpočtů.To by trvalo 8 000 osobních počítačů složitě propojených spolu s 2.1 Gigahertz procesory dostupnými na trhu 2011, aby se přiblížilo rychlosti průměrného lidského mozku.Superpočítač schopný provádět výpočty tak rychle, jako je lidský mozek, by se však nerovnoval stejnou sílu uvažování pro analýzu protichůdných údajů ze skutečného světa, což je místo, kde se do hry vstupuje fuzzy neuronové sítě.

Klíčovými prvky, díky nimž jsou fuzzy neuronové sítě jedinečné z jiných typů zpracování počítače, jsou jejich schopnost při rozpoznávání vzorů, aby byla nedostatečná data k vyvození definitivních závěrů a schopnost přizpůsobit se životnímu prostředí.Fuzzy neuronové sítě využívají nervové algoritmy, které jsou navrženy tak, aby se měnily a růst, když se setkávají s novými soubory dat ke zpracování.Dělají to tak, že se blíží k problémům ze dvou odlišných úhne pohledu a kombinací výsledků do smysluplných řešení problémů.

Fuzzy software je založen na programovacích pravidlech, která umožňují odhad úrovní pravdy, když vzniknou rozpory v datech, které jsou zřejmé z lidského pohledu.Stanovení toho, kdo je „vysoký“ versus kdo je „krátký“ ve skupině lidí, například pomocí tradičního počítačového zpracování, by vytvořilo definitivní linii, kde byly obě skupiny od sebe odděleny a neexistoval žádný střední rozsah.Výška by někdo 6 stop (1,83 metrů) byl kategorizován jako krátký, pokud by pod průměrnou výškou, zatímco někdo 6 stop a 1 palec (1,85 metrů) na výšku by byl kategorizován jako vysoký.Při fuzzy zpracování by se rozsah toho, co se považuje za vysoké versus krátké, neustále mění, protože se skupina změnila a rozhodnutí by byla přijímána podél rozumnějšího gradientu.

Neuronové sítě, naopak, nemají žádná předdefinovaná pravidla, z nichž lze provozovat avyvodit všechny jejich závěry na základě pozorování.Provozování bez předdefinovaných pravidel může vytvořit jedinečné poznatky o datech, které nejsou jinak zřejmé, pokud byly předchozí předpoklady učiněny buď v fuzzy programování nebo tradičních sadách programování.Výsledky fuzzy softwaru a zpracování dat neuronových sítí jsou kombinovány ve fuzzy nervových systémech způsobem, který se přibližuje, jak se biologické organismy učí a přizpůsobujív jejich prostředí.Jak se systém přizpůsobuje datům, která shromažďuje, mění způsob, jakým zpracovává tato data, aby se stala efektivnější při řešení budoucích problémů.

Neurální zpracování, ať už z nervového programování v počítači nebo z biologického mozku, je metodakde je přidaná hmotnost dána určitým datovým bodům na základě observačních výsledků.Fuzzy prvek fuzzy neuronových sítí slouží k přesněji modelování reálných podmínek, než bylo možné v minulosti u tradičních počítačových procesorů, i když tato jemná úroveň modelování často nemusí vést k významnému zlepšení výkonu, kde se fuzzy logika používá jako kontrola nad konvenčním počítačemřízení.Konečnou výhodou fuzzy neuronových sítí je to, že mají potenciál vyvinout úroveň základního nezávislého myšlení a rozhodování, které se přizpůsobuje, jak se jejich prostředí mění kolem nich.