퍼지 신경망은 무엇입니까?

fuzzy 퍼지 신경망은 인간 뇌가 기능하는 방식을 근사화하려는 소프트웨어 시스템입니다.컴퓨터 과학 기술 및 MDASH에서 두 가지 주요 연구 영역을 활용하여이를 수행합니다.퍼지 로직 소프트웨어 개발 및 신경망 처리 아키텍처.퍼지 로직 소프트웨어는 단순한 예 또는 아니오 선택을 넘어서는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램의 의사 결정 구조에서 실제 회색 영역을 설명하려고 시도합니다.인공 신경망 설계는 인간 뇌에서 뉴런이 상호 작용하는 방식의 기능과 복잡성을 모방하는 소프트웨어 노드를 만듭니다.Fuzzy Logic 및 Neural Network Design은 함께 연구자들이 기후 변화와 같은 복잡한 문제에 대한 실험에 사용하거나 인공 지능 로봇 공학을 개발하는 데 사용하는 신경 연설 시스템을 만듭니다.초당 지침.이는 컴퓨터 개발 초기부터 처리 속도의 기하 급수적 인 증가를 나타내지 만, 그러한 성장은 단순한 생물학적 유기체조차도 복잡한 방식으로 추론 능력을 나타내지 않았다.이는 부분적으로 컴퓨터 처리가 여전히 직면하고 있으며 퍼지 신경망이 이러한 한계를 해결하려는 시도입니다.

평균 인간 뇌는 마이크로 프로세서의 작동 방식과 유사한 신경 구조를 사용하여 매 초마다 10 만,000,000,000 개의 지침을 수행하는 것으로 추정됩니다.대조적으로, 1999 년 기준 평균 컴퓨터 시스템은 이보다 24,000 배 느 렸으며 1981 년 기준 초기 모델은 계산을 수행하는 데있어 인간 뇌보다 3,500,000 배 느 렸습니다.2011 년 시장에서 이용할 수있는 2.1 기가 레츠 프로세서와 함께 정교하게 네트워크를 낸 8,000 개의 개인용 컴퓨터가 평균 인간 뇌의 속도를 근사화 할 것입니다.그러나 인간의 뇌만큼 빠르게 계산을 수행 할 수있는 슈퍼 컴퓨터는 퍼지 신경망이 작동하는 곳에서 상충되는 실제 데이터를 분석하는 것과 동일한 추론 능력과 동일하지 않습니다.fuzzy 다른 유형의 컴퓨터 처리에서 퍼지 신경망을 독특하게 만드는 주요 요소는 결정적인 결론을 도출하기위한 불충분 한 데이터와 환경에 적응하는 능력이 부족한 패턴 인식 능력입니다.퍼지 신경망은 새로운 데이터 세트를 처리 할 때 변화하고 성장하도록 설계된 신경 알고리즘을 사용합니다.그들은 두 가지 별개의 관점에서 문제에 접근하고 결과를 의미있는 솔루션으로 결합하여 문제에 접근함으로써이를 수행합니다.

퍼지 소프트웨어는 인간의 관점에서 명백한 데이터에서 모순이 발생할 때 진실 수준을 추정 할 수있는 프로그래밍 규칙을 기반으로합니다..예를 들어, 전통적인 컴퓨터 처리를 사용하는 사람들의 그룹에서 "키가 큰"사람과 "짧은"사람을 결정하면 두 그룹이 서로 분리되어 중간 범위가 없었던 결정적인 선을 만듭니다.높이가 6 피트 (1.83 미터) 인 사람은 평균 높이 미만이면 짧은 것으로 분류되는 반면, 높이가 6 피트와 1.85 미터 (1.85 미터)는 키가 큰 것으로 분류됩니다.퍼지 처리를 통해 키가 크고 짧은 것으로 간주되는 범위의 범위는 그룹이 변경되고 더 합리적인 기울기를 따라 결정이 내려 질수록 지속적으로 변할 것입니다. 대조적으로 신경 네트워크는 운영 할 사전 정의 된 규칙이 없습니다.관찰에 따라 모든 결론을 도출하십시오.사전 정의 된 규칙없이 운영하면 퍼지 프로그래밍 또는 기존 프로그래밍 규칙 세트에서 사전 가정이 이루어질 때 명백하지 않은 데이터에 대한 고유 한 통찰력을 만들 수 있습니다.퍼지 소프트웨어 및 신경 네트워크 데이터 처리 결과는 생물학적 유기체가 배우고 적응하는 방식을 근사하는 방식으로 퍼지 신경 시스템에서 결합됩니다.그들의 환경 내에서.시스템이 수집하는 데이터에 적응함에 따라 미래의 문제를 해결하는 데 데이터가 더 효율적이되도록 처리하는 방식이 변경됩니다.관찰 결과에 따라 특정 데이터 포인트에 추가 가중치가 부여됩니다.퍼지 신경 네트워크의 퍼지 요소는 기존 컴퓨터 프로세서에서 과거보다 실제 조건을보다 정확하게 모델링하는 역할을하지만,이 미세한 수준의 모델링은 종종 퍼지 논리가 기존 컴퓨터를 통한 제어로 사용되는 성능 향상으로 이어지지 않을 수 있습니다.통제 수단.퍼지 신경망의 궁극적 인 장점은 환경이 주위에 변화함에 따라 적응하는 초보적인 독립적 사고 및 의사 결정 수준을 개발할 가능성이 있다는 것입니다.