퍼지 신경망이란?

퍼지 신경망은 인간의 두뇌 기능 방식을 대략적으로 시도하는 소프트웨어 시스템입니다. 컴퓨터 과학 기술의 두 가지 주요 연구 영역, 즉 퍼지 로직 소프트웨어 개발과 신경망 처리 아키텍처를 활용하여이를 수행합니다. 퍼지 로직 소프트웨어는 단순한 예 또는 선택의 여지가없는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램의 의사 결정 구조에서 실제 회색 영역을 설명하려고 시도합니다. 인공 신경망 설계는 인간 두뇌에서 뉴런이 상호 작용하는 방식의 기능과 복잡성을 모방하는 소프트웨어 노드를 만듭니다. 퍼지 로직과 신경망 디자인은 기후 변화와 같은 복잡한 문제를 실험하거나 인공 지능 로봇을 개발하는 데 사용하는 신경 퍼지 시스템을 만듭니다.

2011 년 현재 평균 마이크로 컴퓨터는 초당 수십억 개의 명령 속도로 계산을 수행합니다. 이것은 컴퓨터 개발 초기부터 처리 속도가 기하 급수적으로 증가한 것을 나타내지 만, 그러한 성장은 단순한 생물학적 유기체조차 복잡한 방법으로 추론 할 수있는 능력을 보여주지 못했습니다. 이것은 부분적으로 컴퓨터 처리가 여전히 직면하고있는 기본 제한 때문이며 퍼지 신경망은 이러한 제한을 해결하려는 시도입니다.

평균적인 인간 두뇌는 마이크로 프로세서의 기능과 유사한 신경 구조를 사용하여 초당 100,000,000,000,000 개의 명령을 수행하는 것으로 추정됩니다. 대조적으로 1999 년의 평균 컴퓨터 시스템은 이보다 24,000 배 느리고 1981 년의 초기 모델은 계산을 수행 할 때 인간의 두뇌보다 35 만 배 더 느 렸습니다. 평균적인 인간 두뇌의 속도를 근사화하려면 2011 년 시장에서 사용할 수있는 2.1 기가 헤르츠 프로세서와 함께 8000 대의 개인용 컴퓨터가 복잡하게 네트워크화되어 있어야합니다. 그러나 인간의 두뇌만큼 빠른 계산을 수행 할 수있는 슈퍼 컴퓨터는 퍼지 신경 네트워크가 작동하는 충돌하는 실제 데이터를 분석하는 데 필요한 동일한 추론 력과 동일하지 않을 것입니다.

퍼지 신경망을 다른 유형의 컴퓨터 처리에서 독특하게 만드는 핵심 요소는 불완전한 데이터로 인해 명확한 결론을 도출 할 수있는 패턴 인식 능력과 환경에 적응하는 능력입니다. 퍼지 신경망은 처리 할 새로운 데이터 세트를 만나면서 변화하고 성장하도록 설계된 신경 알고리즘을 사용합니다. 그들은 두 가지 다른 관점에서 문제에 접근하고 결과를 문제에 대한 의미있는 해결책으로 결합하여이를 수행합니다.

퍼지 소프트웨어는 인간의 관점에서 명백한 데이터에서 모순이 발생할 때 진실 수준을 추정 할 수있는 프로그래밍 규칙을 기반으로합니다. 예를 들어, 전통적인 컴퓨터 처리를 사용하여 사람들 그룹에서 "키가 큰"사람과 "짧은"사람을 결정하면 두 그룹이 서로 분리되고 중간 범위가없는 결정적인 선이 만들어집니다. 키가 1 피트 (1.83 미터) 인 사람은 평균 키보다 낮 으면 짧게 분류되는 반면 키가 1 피트 (1.85 미터) 인 사람은 키가 크게 분류됩니다. 퍼지 처리를 사용하면 키가 크고 짧은 것으로 간주되는 범위가 그룹이 변경됨에 따라 지속적으로 변경되며 결정은보다 합리적인 기울기에 따라 결정됩니다.

대조적으로 신경망은 작동 할 사전 정의 된 규칙이 없으며 관찰을 기반으로 모든 결론을 도출합니다. 사전 정의 된 규칙없이 작동하면 퍼지 프로그래밍 또는 기존 프로그래밍 규칙 세트에서 사전 가정이 이루어진 경우 명확하지 않은 데이터에 대한 고유 한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 퍼지 소프트웨어 및 신경망 데이터 처리의 결과는 퍼지 신경 시스템에서 생물학적 유기체가 자신의 환경 내에서 배우고 적응하는 방식에 근사한 방식으로 결합됩니다. 시스템은 수집 한 데이터에 적응함에 따라 향후 문제를 해결하는 데보다 효율적으로 처리되도록 데이터를 처리하는 방식을 변경합니다.

컴퓨터에서의 신경 프로그래밍 또는 생물학적 뇌로부터의 신경 처리는 관찰 결과에 기초하여 특정 데이터 포인트에 가중치가 추가되는 방법이다. 퍼지 신경망의 퍼지 요소는 기존의 컴퓨터 프로세서에서 가능했던 것보다 실제 조건을보다 정확하게 모델링하는 데 도움이되지만, 이러한 미세한 수준의 모델링은 퍼지 논리가 기존의 컴퓨터에 대한 제어로 사용되는 경우 성능이 크게 향상되지 않는 경우가 많습니다. 통제 수단. 퍼지 신경망의 궁극적 인 장점은 주변 환경이 변화함에 따라 적응하는 초보적인 독립적 사고와 의사 결정 수준을 개발할 수 있다는 것입니다.