Différence entre la logique floue et le réseau de neurones

Logique floue vs réseau de neurones

La logique floue appartient à la famille de la logique à valeurs multiples. Il se concentre sur un raisonnement fixe et approximatif opposé à un raisonnement fixe et exact. Une variable en logique floue peut prendre une plage de valeurs de vérité comprise entre 0 et 1, par opposition à la valeur vraie ou fausse des ensembles binaires traditionnels. Les réseaux de neurones (NN) ou réseaux de neurones artificiels (ANN) sont un modèle informatique développé à partir des réseaux de neurones biologiques. Un RNA est constitué de neurones artificiels qui se connectent les uns aux autres. En règle générale, un ANN adapte sa structure en fonction des informations qui lui parviennent.

Quelle est la logique floue?

La logique floue appartient à la famille de la logique à valeurs multiples. Il se concentre sur un raisonnement fixe et approximatif opposé à un raisonnement fixe et exact. Une variable en logique floue peut prendre une plage de valeurs de vérité comprise entre 0 et 1, par opposition à la valeur vraie ou fausse des ensembles binaires traditionnels. Comme la valeur de vérité est une plage, elle peut gérer une vérité partielle. Le début de la logique floue a été marqué en 1956 avec l'introduction de la théorie des ensembles flous par Lotfi Zadeh. La logique floue fournit une méthode pour prendre des décisions définitives basées sur des données d'entrée imprécises et ambiguës. La logique floue est largement utilisée pour les applications dans les systèmes de contrôle, car elle ressemble beaucoup à la façon dont un humain prend une décision mais de manière plus rapide. La logique floue peut être incorporée dans les systèmes de contrôle basés sur de petits appareils de poche sur de grandes stations de travail PC.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones??

ANN est un modèle informatique développé à partir des réseaux de neurones biologiques. Un RNA est constitué de neurones artificiels qui se connectent les uns aux autres. Généralement, un ANN adapte sa structure en fonction des informations qui lui parviennent. Un ensemble d’étapes systématiques appelées règles d’apprentissage doit être suivi lors de l’élaboration d’un ANN. En outre, le processus d’apprentissage nécessite l’apprentissage de données pour découvrir le meilleur point de fonctionnement de l’ANN. Les ANN peuvent être utilisés pour apprendre une fonction d'approximation pour certaines données observées. Mais lorsqu’on applique ANN, plusieurs facteurs doivent être pris en compte. Le modèle doit être soigneusement sélectionné en fonction des données. L'utilisation de modèles inutilement complexes rendrait le processus d'apprentissage plus difficile. Choisir le bon algorithme d'apprentissage est également important, car certains algorithmes d'apprentissage fonctionnent mieux avec certains types de données..

Quelle est la différence entre la logique floue et les réseaux de neurones?

La logique floue permet de prendre des décisions précises sur la base de données imprécises ou ambiguës, tandis qu'ANN tente d'incorporer le processus de pensée humaine pour résoudre des problèmes sans les modéliser mathématiquement. Même si ces deux méthodes peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes non linéaires et des problèmes mal spécifiés, elles ne sont pas liées. Contrairement à la logique floue, ANN tente d'appliquer le processus de pensée dans le cerveau humain pour résoudre des problèmes. En outre, ANN inclut un processus d'apprentissage qui implique l'apprentissage d'algorithmes et nécessite des données d'apprentissage. Mais il existe des systèmes intelligents hybrides développés à l'aide de ces deux méthodes appelées FNN (Neuro Fuzzy Network) ou NFS (Neuro-Fuzzy System)..