Ποια είναι τα ασαφή νευρωνικά δίκτυα;

Τα ασαφή νευρωνικά δίκτυα είναι συστήματα λογισμικού που προσπαθούν να προσεγγίσουν τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος.Το κάνουν αυτό χρησιμοποιώντας δύο βασικούς τομείς έρευνας στην τεχνολογία των υπολογιστών και το MDASH.Ανάπτυξη λογισμικού ασαφούς λογικής και αρχιτεκτονική επεξεργασίας νευρωνικών δικτύων.Το Fuzzy Logic Software προσπαθεί να λογοδοτήσει για γκρίζες περιοχές πραγματικού κόσμου στη δομή λήψης αποφάσεων των προγραμμάτων λογισμικού υπολογιστών που υπερβαίνουν τις απλές επιλογές ναι ή όχι.Ο τεχνητός σχεδιασμός νευρωνικών δικτύων δημιουργεί κόμβους λογισμικού που μιμούνται τη λειτουργικότητα και την πολυπλοκότητα του τρόπου με τον οποίο αλληλεπιδρούν οι νευρώνες στον ανθρώπινο εγκέφαλο.Μαζί, ο σχεδιασμός της ασαφής λογικής και του νευρικού δικτύου δημιουργεί ένα σύστημα νευρο-γαλάζιο που χρησιμοποιούν οι ερευνητές για πειραματισμό σε σύνθετα προβλήματα όπως η αλλαγή του κλίματος ή για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης ρομποτικής.των οδηγιών ανά δευτερόλεπτο.Αυτό αντιπροσωπεύει μια εκθετική αύξηση της ταχύτητας επεξεργασίας από τις πρώτες ημέρες της ανάπτυξης των υπολογιστών, αν και αυτή η ανάπτυξη δεν έχει δείξει καμία ικανότητα για λογική με τους πολύπλοκους τρόπους που κάνουν ακόμη και οι απλοί βιολογικοί οργανισμοί.Αυτό οφείλεται εν μέρει σε βασικούς περιορισμούς που εξακολουθεί να αντιμετωπίζει η επεξεργασία υπολογιστών και τα ασαφή νευρωνικά δίκτυα είναι μια προσπάθεια να εργαστούν γύρω από αυτούς τους περιορισμούς.

Εκτιμάται ότι ο μέσος ανθρώπινος εγκέφαλος πραγματοποιεί 100.000.000.000.000 οδηγίες κάθε δευτερόλεπτο χρησιμοποιώντας τη νευρική του δομή που είναι ανάλογη με τον τρόπο λειτουργίας των μικροεπεξεργαστών.Αντίθετα, ένα μέσο σύστημα ηλεκτρονικών υπολογιστών από το 1999 ήταν 24.000 φορές πιο αργό από αυτό και ένα πρώιμο μοντέλο από το 1981 ήταν 3.500.000 φορές πιο αργή από τον ανθρώπινο εγκέφαλο στην εκτέλεση υπολογισμών.Θα χρειαστούν 8.000 προσωπικοί υπολογιστές που θα είχαν συνηθίσει να δικτυωθούν μαζί με τους επεξεργαστές 2.1 Gigahertz που διατίθενται στην αγορά του 2011 για να προσεγγίσουν την ταχύτητα ενός μέσου ανθρώπινου εγκεφάλου.Ένας υπερυπολογιστής ικανός να εκτελεί υπολογισμούς τόσο γρήγορα όσο ο ανθρώπινος εγκέφαλος, ωστόσο, δεν θα ισοδυναμούσε με την ίδια δύναμη συλλογιστικής για την ανάλυση αντικρουόμενων δεδομένων πραγματικού κόσμου, όπου τίθενται ασαφή νευρωνικά δίκτυα.

Τα βασικά στοιχεία που καθιστούν τα ασαφή νευρωνικά δίκτυα μοναδικά από άλλους τύπους επεξεργασίας υπολογιστών είναι η ικανότητά τους στην αναγνώριση μοτίβων, δεδομένου ότι δεν επαρκούν δεδομένα για την εξαγωγή οριστικών συμπερασμάτων και την ικανότητα προσαρμογής στο περιβάλλον.Τα ασαφή νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούν νευρικούς αλγόριθμους που έχουν σχεδιαστεί για να αλλάζουν και να αναπτύσσονται καθώς συναντούν νέα σύνολα δεδομένων για επεξεργασία.Το κάνουν αυτό προσεγγίζοντας προβλήματα από δύο διαφορετικές απόψεις και συνδυάζοντας τα αποτελέσματα σε σημαντικές λύσεις σε προβλήματα.

Το ασαφές λογισμικό βασίζεται σε κανόνες προγραμματισμού που επιτρέπουν την εκτίμηση των επιπέδων της αλήθειας όταν προκύπτουν αντιφάσεις σε δεδομένα που είναι προφανή από μια ανθρώπινη προοπτική.Ο προσδιορισμός του ποιος είναι "ψηλός" σε σχέση με το ποιος είναι "σύντομος" σε μια ομάδα ανθρώπων, για παράδειγμα, χρησιμοποιώντας την παραδοσιακή επεξεργασία υπολογιστών, θα δημιουργούσε μια οριστική γραμμή όπου και οι δύο ομάδες διαχωρίστηκαν μεταξύ τους και δεν υπήρχε ενδιάμεσο εύρος.Κάποιος 6 πόδια (1,83 μέτρα) σε ύψος θα κατηγοριοποιηθεί ως σύντομο αν κάτω από το μέσο ύψος, ενώ κάποιος 6 πόδια και 1 ίντσα (1,85 μέτρα) σε ύψος θα κατηγοριοποιηθεί ως ψηλό.Με την ασαφής επεξεργασία, το εύρος του όσων θεωρείται ψηλό έναντι βραχυπρόθεσμων θα αλλάζουν συνεχώς καθώς η ομάδα άλλαξε και οι αποφάσεις θα γίνουν κατά μήκος μιας πιο λογικής κλίσης.

Νευρωνικά δίκτυα, αντίθετα, δεν έχουν προκαθορισμένους κανόνες από τους οποίους θα λειτουργούν καιΣχεδιάστε όλα τα συμπεράσματά τους με βάση την παρατήρηση.Η λειτουργία χωρίς προκαθορισμένους κανόνες μπορεί να δημιουργήσει μοναδικές γνώσεις σχετικά με τα δεδομένα που δεν είναι διαφορετικά εμφανή όταν έχουν γίνει προηγούμενες υποθέσεις είτε σε ασαφή προγραμματισμό είτε σε παραδοσιακά σύνολα κανόνων προγραμματισμού.Τα αποτελέσματα του ασαφούς λογισμικού και της επεξεργασίας δεδομένων νευρωνικών δικτύων συνδυάζονται σε ασαφή νευρωνικά συστήματα με τρόπο που να προσεγγίζει τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνουν και προσαρμόσουν οι βιολογικοί οργανισμοίμέσα στο περιβάλλον τους.Καθώς το σύστημα προσαρμόζεται στα δεδομένα που συγκεντρώνει, αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο επεξεργάζεται αυτά τα δεδομένα για να καταστούν πιο αποτελεσματικά στην επίλυση μελλοντικών προβλημάτων.

Η νευρική επεξεργασία, είτε από τον νευρικό προγραμματισμό σε έναν υπολογιστή είτε από βιολογικό εγκέφαλο, είναι μια μέθοδος είναι μια μέθοδοςΌπου προστίθεται βάρος σε ορισμένα σημεία δεδομένων με βάση τα αποτελέσματα παρατήρησης.Το ασαφές στοιχείο των ασαφών νευρωνικών δικτύων χρησιμεύει για να διαμορφώσει με μεγαλύτερη ακρίβεια τις πραγματικές συνθήκες από ό, τι ήταν δυνατό στο παρελθόν με τους παραδοσιακούς επεξεργαστές υπολογιστών, αν και αυτό το λεπτό επίπεδο μοντελοποίησης μπορεί συχνά να μην οδηγεί σε σημαντικές βελτιώσεις απόδοσης όπου η ασαφής λογική χρησιμοποιείται ως έλεγχος στον συμβατικό υπολογιστήΈλεγχοι.Το τελικό πλεονέκτημα των ασαφείς νευρωνικές δίκτυες είναι ότι έχουν τη δυνατότητα να αναπτύξουν ένα επίπεδο στοιχειώδους ανεξάρτητης σκέψης και λήψης αποφάσεων που προσαρμόζονται καθώς το περιβάλλον τους αλλάζει γύρω τους.