फजी लॉजिक बनाम न्यूरल नेटवर्क
फजी लॉजिक बहु-मूल्यवान लॉजिक के परिवार से संबंधित है। यह निश्चित और सटीक तर्क के विपरीत निश्चित और अनुमानित तर्क पर केंद्रित है। फ़ज़ी लॉजिक में एक चर 0 और 1 के बीच एक सत्य मान सीमा ले सकता है, पारंपरिक बाइनरी सेट में सही या गलत लेने के विपरीत। तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है जिसे जैविक तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर विकसित किया गया है। एक एएनएन कृत्रिम न्यूरॉन्स से बना होता है जो एक दूसरे से जुड़ रहे होते हैं। आम तौर पर, एक एएनएन अपनी संरचना को उसके पास आने वाली जानकारी के आधार पर अनुकूलित करता है।
फजी लॉजिक क्या है?
फजी लॉजिक बहु-मूल्यवान लॉजिक के परिवार से संबंधित है। यह निश्चित और सटीक तर्क के विपरीत निश्चित और अनुमानित तर्क पर केंद्रित है। फ़ज़ी लॉजिक में एक चर 0 और 1 के बीच एक सत्य मान सीमा ले सकता है, पारंपरिक बाइनरी सेट में सही या गलत लेने के विपरीत। चूंकि सत्य मूल्य एक सीमा है, यह आंशिक सत्य को संभाल सकता है। फ़ज़ी लॉजिक की शुरुआत 1956 में लोटफ़ी ज़ादेह द्वारा फ़ज़ी सेट थ्योरी की शुरुआत के साथ हुई थी। अस्पष्ट तर्क सटीक और अस्पष्ट इनपुट डेटा के आधार पर निश्चित निर्णय लेने की एक विधि प्रदान करता है। फ़ज़ी लॉजिक का व्यापक रूप से नियंत्रण प्रणालियों में अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया जाता है, क्योंकि यह एक इंसान के निर्णय लेने के तरीके से काफी मिलता-जुलता है लेकिन तेज़ तरीके से। फ़ज़ी लॉजिक को छोटे हैंडहेल्ड डिवाइस से लेकर बड़े पीसी वर्कस्टेशन पर आधारित सिस्टम को नियंत्रित करने के लिए शामिल किया जा सकता है।
तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
एएनएन एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है जिसे जैविक तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर विकसित किया गया है। एक एएनएन कृत्रिम न्यूरॉन्स से बना होता है जो एक दूसरे से जुड़ रहे होते हैं।आम तौर पर, एक एएनएन अपनी संरचना को उसके पास आने वाली जानकारी के आधार पर अनुकूलित करता है। एएनएन विकसित करते समय सीखने के नियमों नामक व्यवस्थित कदमों के एक सेट का पालन किया जाना चाहिए। इसके अलावा, सीखने की प्रक्रिया को एएनएन के सर्वोत्तम संचालन बिंदु की खोज के लिए डेटा सीखने की आवश्यकता होती है। कुछ देखे गए डेटा के लिए सन्निकटन फ़ंक्शन सीखने के लिए एएनएन का उपयोग किया जा सकता है। लेकिन एएनएन को लागू करते समय, कई कारकों पर विचार करना होता है। डेटा के आधार पर मॉडल को सावधानीपूर्वक चुना जाना है। अनावश्यक रूप से जटिल मॉडलों का उपयोग करने से सीखने की प्रक्रिया कठिन हो जाएगी। सही लर्निंग एल्गोरिदम चुनना भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि कुछ लर्निंग एल्गोरिदम कुछ खास प्रकार के डेटा के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
फजी लॉजिक और न्यूरल नेटवर्क में क्या अंतर है?
फजी लॉजिक सटीक या अस्पष्ट डेटा के आधार पर निश्चित निर्णय लेने की अनुमति देता है, जबकि एएनएन गणितीय रूप से मॉडलिंग किए बिना समस्याओं को हल करने के लिए मानवीय सोच प्रक्रिया को शामिल करने का प्रयास करता है। भले ही इन दोनों विधियों का उपयोग गैर-रेखीय समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है, और जो समस्याएं ठीक से निर्दिष्ट नहीं हैं, वे संबंधित नहीं हैं।फ़ज़ी लॉजिक के विपरीत, एएनएन समस्याओं को हल करने के लिए मानव मस्तिष्क में सोचने की प्रक्रिया को लागू करने का प्रयास करता है। इसके अलावा, एएनएन में एक सीखने की प्रक्रिया शामिल है जिसमें एल्गोरिदम सीखना शामिल है और प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। लेकिन फ़ज़ी न्यूरल नेटवर्क (FNN) या न्यूरो-फ़ज़ी सिस्टम (NFS) नामक इन दो विधियों का उपयोग करके विकसित हाइब्रिड इंटेलिजेंट सिस्टम हैं।
