Hva er uklare nevrale nettverk?

Fuzzy nevrale nettverk er programvaresystemer som prøver å tilnærme måten den menneskelige hjernen fungerer på.De gjør dette ved å bruke to viktige forskningsområder innen datavitenskapsteknologi og MDASH;Fuzzy Logic Software Development and Neural Network Processing Architecture.Fuzzy Logic Software prøver å redegjøre for gråområder i den virkelige verden i beslutningsstrukturen til dataprogrammer som går utover enkle ja eller ingen valg.Kunstig nevralt nettverksdesign lager programvareknuter som etterligner funksjonaliteten og kompleksiteten til hvordan nevroner interagerer i den menneskelige hjernen.Sammen skaper uklar logikk og nevralt nettverksdesign et nevro-uklar system som forskere bruker for eksperimentering på komplekse problemer som klimaendringer, eller for å utvikle kunstig intelligensrobotikk.

Den gjennomsnittlige mikrodatamaskinen fra 2011 utfører beregninger med en utrolig milliarder på milliarderav instruksjoner per sekund.Dette representerer en eksponentiell økning i prosesseringshastigheten fra de første dagene av datamaskinutvikling, selv om slik vekst ikke har vist noen evne til å resonnere på de komplekse måtene som til og med enkle biologiske organismer gjør.Dette skyldes delvis grunnleggende begrensninger som databehandling fremdeles står overfor, og uklare nevrale nettverk er et forsøk på å jobbe rundt disse begrensningene.

Det anslås at den gjennomsnittlige menneskelige hjernen utfører 100.000.000.000.000.000 000 instruksjoner hvert sekund ved å bruke sin nevrale struktur som er analoge med hvordan mikroprosessorer fungerer.Derimot var et gjennomsnittlig datasystem fra og med 1999 24 000 ganger tregere enn dette, og en tidlig modell fra 1981 var 3.500.000 ganger tregere enn den menneskelige hjernen i å utføre beregninger.Det vil ta 8000 personlige datamaskiner intrikat nettverk sammen med 2,1 Gigahertz -prosessorer som er tilgjengelige på 2011 -markedet for å tilnærme hastigheten til en gjennomsnittlig menneskelig hjerne.En superdatamaskin som er i stand til å utføre beregninger så raskt som den menneskelige hjernen, ville imidlertid ikke tilsvarer den samme resonnementskraften for å analysere motstridende data fra den virkelige verden, som er her uklare nevrale nettverk kommer i spill.

De viktigste elementene som gjør uklare nevrale nettverk unike fra andre typer databehandling er deres evne til mønstergjenkjenning gitt utilstrekkelige data til å trekke definitive konklusjoner, og evnen til å tilpasse seg miljøet.Fuzzy nevrale nettverk bruker nevrale algoritmer som er designet for å endre og vokse når de møter nye datasett for å behandle.De gjør dette ved å nærme seg problemer fra to forskjellige synspunkter og kombinere resultatene til meningsfulle løsninger på problemer.

Fuzzy programvare er basert på programmeringsregler som gir mulighet for estimering av sannhetsnivåer når motsetninger oppstår i data som er åpenbare fra et menneskelig perspektiv.Å bestemme hvem som er "høy" kontra hvem som er "kort" i en gruppe mennesker, for eksempel ved bruk av tradisjonell datamaskinbehandling, ville skape en definitiv linje der begge gruppene ble skilt fra hverandre og det ikke var noe mellomliggende område.Noen 1,83 meter i høyden) i høyden ville bli kategorisert som kort hvis under gjennomsnittet høyde, mens noen 6 fot og 1 tomme (1,85 meter) i høyden ville bli kategorisert som høye.Med uklar prosessering vil rekkevidden for det som anses som høyt kontra kort kontinuerlig endres etter hvert som gruppen endret seg og beslutninger vil bli tatt med en mer fornuftig gradient.

Nevrale nettverk har derimot ingen forhåndsdefinerte regler å operere og og ogTegn alle konklusjonene deres basert på observasjon.Å operere uten forhåndsdefinerte regler kan skape unik innsikt om data som ikke ellers er tydelige når tidligere forutsetninger er gjort i enten uklar programmering eller tradisjonell programmeringsregelsett.Resultatene av Fuzzy Software og Neural Network Data Processing er kombinert i Fuzzy Neural Systems på en måte som tilnærmer hvordan biologiske organismer lærer og tilpasser seginnenfor deres miljøer.Når systemet tilpasser seg dataene som det samler, endrer det måten det behandler at dataene blir mer effektive til å løse fremtidige problemer.

Nevrell prosessering, enten det er fra nevralt programmering i en datamaskin eller fra en biologisk hjerne, er en metode en metode er en metode, entender det gis ekstra vekt på visse datapunkter basert på observasjonsresultater.Det uklare elementet i fuzzy nevrale nettverk tjener til mer nøyaktig å modellere reelle forhold enn det som var mulig tidligere med tradisjonelle datamaskinprosessorer, selv om dette fine modelleringsnivået ofte ikke kan føre til betydelige ytelsesforbedringer der fuzzy logikk brukes som en kontroll over konvensjonell datamaskinkontroller.Den endelige fordelen med uklare nevrale nettverk er at de har potensial til å utvikle et nivå av rudimentær uavhengig tenking og beslutningstaking som tilpasser seg når miljøet endres rundt dem.