ファジーニューラルネットワークとは何ですか？

fuzzyニューラルネットワークは、人間の脳が機能する方法を近似しようとするソフトウェアシステムです。彼らは、コンピューターサイエンステクノロジーで2つの重要な研究分野を利用することでこれを行います。ファジーロジックソフトウェア開発とニューラルネットワーク処理アーキテクチャ。ファジーロジックソフトウェアは、単純なYESまたはNOの選択を超えるコンピューターソフトウェアプログラムの意思決定構造において、実際の灰色の領域を説明しようとします。人工ニューラルネットワーク設計は、人間の脳でニューロンがどのように相互作用するかの機能と複雑さを模倣するソフトウェアノードを作成します。ファジーロジックとニューラルネットワーク設計は、研究者が気候変動などの複雑な問題の実験に使用するニューロファジーシステムを作成します。1秒あたりの指示の。これは、コンピューター開発の初期の時代からの処理速度の指数関数的な増加を表していますが、そのような成長は、単純な生物学的生物でさえも複雑な方法で推論に向けて能力を示していません。これは、コンピューター処理がまだ直面している基本的な制限に一部起因しており、ファジーニューラルネットワークはこれらの制限を回避する試みです。

平均的な人間の脳は、マイクロプロセッサの機能に類似した神経構造を使用して、毎秒100,000,000,000,000の指示を実行すると推定されています。対照的に、1999年の平均コンピューターシステムはこれよりも24,000倍遅く、1981年の初期モデルは、計算の実行において人間の脳の3,500,000倍遅いものでした。平均的な人間の脳の速度を近似するために、2011年の市場で利用できる2.1 Gigahertzプロセッサと一緒に複雑にネットワーク化された8,000個のパーソナルコンピューターが必要です。しかし、人間の脳と同じくらい速く計算を実行できるスーパーコンピューターは、矛盾する現実のデータを分析するための同じ推論力と同等ではありません。fuzzy他のタイプのコンピューター処理からファジーニューラルネットワークをユニークにする重要な要素は、決定的な結論を引き出すためのデータが不十分なデータと環境に適応する能力を考慮して、パターン認識での能力です。ファジーニューラルネットワークは、処理する新しいデータセットに遭遇するときに変更および成長するように設計されたニューラルアルゴリズムを利用します。彼らは、2つの異なる視点から問題に接近し、結果を問題に対する意味のある解決策に組み合わせることでこれを行います。。たとえば、従来のコンピューター処理を使用するなど、誰が「背が高い」と「短い」人と「短い」人が「短い」と判断すると、両方のグループが互いに分離され、中間範囲がなかった決定的なラインが作成されます。高さ6フィート（1.83メートル）の人は、平均身長を下回る場合は短いものに分類されますが、高さは6フィートと1インチ（1.85メートル）が高く分類されます。ファジー処理では、グループが変更され、より合理的な勾配に沿って決定が行われるにつれて、背が低いと見なされるものの範囲は継続的に変化します。観察に基づいてすべての結論を描きます。事前定義されたルールなしで動作すると、ファジープログラミングまたは従来のプログラミングルールセットのいずれかで以前の仮定が行われた場合、それ以外の場合は明らかではないデータに関する独自の洞察を作成できます。ファジーソフトウェアとニューラルネットワークデータ処理の結果は、生物学的生物の学習と適応方法を近似する方法で、ファジーニューラルシステムに組み合わされています環境内。システムが収集するデータに適応するため、コンピューターでのニューラルプログラミングまたは生物学的脳からの神経処理がより効率的になるようにそのデータを処理する方法を変えます。観察結果に基づいて、特定のデータポイントに追加の重みが与えられる場合。ファジーニューラルネットワークのファジー要素は、従来のコンピュータープロセッサで過去に可能だったよりも実際の条件をより正確にモデル化するのに役立ちますが、この細かいレベルのモデリングは、ファジーロジックが従来のコンピューターの制御として使用されるという大幅なパフォーマンスの改善につながることがないことがよくあります。コントロール。ファジーニューラルネットワークの究極の利点は、環境が周囲に変化するにつれて適応する初歩的な独立した思考と意思決定のレベルを開発する可能性があることです。