ファジーニューラルネットワークとは何ですか？

ファジー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。これは、コンピューターサイエンステクノロジーの2つの重要な研究分野、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の設計は、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。2011年の平均マイクロコンピューターは、1秒あたりの数十億の指示で計算を行います。これは、処理速度の指数関数的な増加を表していますMコンピューター開発の初期の時代は、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ないことを示しています。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。 PERが可能なスーパーコンピューターしかし、人間の脳と同じくらい速く計算を形成することは、相反する現実世界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。

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近づき、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。

ファジーソフトウェアは、人間の観点から明らかなデータで矛盾が生じる場合に真実のレベルを推定できるプログラミングルールに基づいています。たとえば、従来のコンピュータープロセスを使用するなど、誰が「背が高い」と「短い」人が「短い」かを決定するingは、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を作成します。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、背が高いとショートと見なされる範囲は継続的に変化します。

対照的に、

ニューラルネットワークには、動作する事前定義されたルールがなく、観察に基づいてすべての結論を導き出します。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、生物学的生物がどのようにリアルするかを近似する方法で、ファジーニューラルシステムに組み合わされていますnと環境内で適応します。システムが収集するデータに適応すると、将来の問題を解決するためにそのデータを処理する方法が変わります。

神経処理は、コンピューターの神経プログラミングからであろうと、生物学的脳からのものであろうと、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方法です。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は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コントロールの制御として使用される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。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。