Die Hauptunterschied zwischen Fuzzy-Logik und neuronalem Netz ist das die Fuzzy-Logik ist eine Denkmethode, die dem menschlichen Denken und der Entscheidungsfindung ähnelt, während das neuronale Netzwerk ein System ist, das auf den biologischen Neuronen eines menschlichen Gehirns basiert, um Berechnungen durchzuführen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen; insbesondere die Computersysteme. Mit anderen Worten, es gibt einer Maschine oder einem Computer die Fähigkeit, ähnliche Aufgaben wie ein Mensch auszuführen. Fuzzy-Logik und neuronale Netze sind zwei Unterkategorien der Künstlichen Intelligenz. Kurz gesagt, diese Technologien helfen dabei, nützliche Anwendungen zu entwickeln, die effektive Entscheidungen treffen können.

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Was ist eine Fuzzy-Logik?

Fuzzy-Logik ist eine Denkmethode, die dem menschlichen Denken ähnelt. Mit anderen Worten, ein auf Fuzzy-Logik basierendes System kann Entscheidungen ähnlich wie ein Mensch treffen. Es umfasst alle Zwischenmöglichkeiten zwischen den digitalen Werten Ja und Nein. Der konventionelle Logikblock ist in der Lage, Eingaben zu erhalten und Ausgaben als wahr oder falsch zu erzeugen, ähnlich dem Ja oder Nein eines Menschen. Mikrowellen, Waschmaschinen, Klimaanlagen und Staubsauger sind einige Anwendungen, die Fuzzy-Logik verwenden.

Das Hauptziel der Verwendung von Fuzzy-Logik ist die Steuerung von Maschinen. Es liefert auch akzeptable Argumente. Außerdem hilft es, mit Unsicherheit umzugehen. Es ist möglich, Fuzzy-Logik für jede Art von System unabhängig von seiner Größe zu implementieren. Darüber hinaus kann das System aus Hardware, Software oder einer Kombination aus beidem bestehen.

Insgesamt ist die Fuzzy-Logik leichter zu verstehen. Es gibt jedoch keinen systematischen Ansatz, um ein auf Fuzzy-Logik basierendes System zu entwerfen. Es ist auch nicht effektiv für Systeme, die eine höhere Genauigkeit erfordern.

Was ist ein neuronales Netz

Ein neuronales Netzwerk ist ein Netzwerk, das einem menschlichen Gehirn ähnelt. Mit anderen Worten, ein neuronales Netzwerk wird von biologischen Neuronen inspiriert. Es gibt Millionen von Neuronen im menschlichen Gehirn, und die Informationen werden von einem Neuron zum anderen weitergegeben. Ein neuronales Netz funktioniert ähnlich und kann Berechnungen schneller durchführen.

Der Grundtyp eines neuronalen Netzes ist ein Perzeptron. Es enthält Neutronen, und jedes Neuron darin erhält eine Eingabe und hat ein Gewicht. Das Neutron berechnet eine Funktion der gewichteten Eingaben und liefert die Ausgabe. Jede Eingabe wird mit der entsprechenden Gewichtung multipliziert, und die resultierende Ausgabe durchläuft eine Aktivierungsfunktion, um die endgültige Ausgabe bereitzustellen. Hier unterstreicht diese Gewichtung die Effektivität der Eingabe. Außerdem gibt es einen zusätzlichen Parameter namens Bias, um die Gewichtungen anzupassen. Darüber hinaus wandelt eine Aktivierungsfunktion die Eingänge gemäß einem Schwellwert in Ausgänge um. Linear, Tanh, Sigmoid und Softmax sind einige Aktivierungsfunktionen. Je nach Problem kann eine Aktivierungsfunktion ausgewählt werden.

Darüber hinaus gibt es zwei Arten von neuronalen Netzen als Feedforward und Feedback. In dem Feed-Forward-Netzwerk, die Informationen werden vom Eingang zum Ausgang weitergegeben, und es gibt keine Rückkopplungsschleife. Währenddessen in Feedback-Netzwerke, werden die Informationen in beide Richtungen weitergegeben und es gibt keinen Rückkopplungspfad.

Das Feedforward-Netzwerk ist weiter in ein Single-Layer- und Multi-Layer-Netzwerk unterteilt. In einem einschichtigen Netzwerk ist die Eingabeschicht mit der Ausgabeschicht verbunden, während in einem mehrschichtigen Netzwerk zusätzlich zu den Eingabe- und Ausgabeschichten Schichten vorhanden sind, die als versteckte Schichten bezeichnet werden.

Unterschied zwischen Fuzzy-Logik und neuronalem Netz

Definition

Fuzzy-Logik ist eine Denkmethode, die der menschlichen Entscheidungsfindung ähnelt und mit vagen und ungenauen Informationen umgeht, während ein neuronales Netzwerk ein von biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriertes System ist und Rechenaufgaben schneller ausführen kann.

Verwendungszweck

Komplexität

Die Fuzzy-Logik ist einfacher als das neuronale Netz.

Abschluss

Kurz gesagt, Programmierer verwenden Fuzzy-Logik und neuronale Netze, um Anwendungen zu entwickeln. Der Hauptunterschied zwischen Fuzzy-Logik und neuronalem Netzwerk besteht darin, dass Fuzzy-Logik eine Denkmethode ist, die dem menschlichen Denken und der Entscheidungsfindung ähnelt, während das neuronale Netzwerk ein System ist, das auf den biologischen Neuronen eines menschlichen Gehirns basiert, um Berechnungen durchzuführen.

Verweise:

1. edureka! Data Science Full Course, YouTube, 17. März 2019, hier verfügbar. 2. „Künstliche Intelligenz – Fuzzy-Logik-Systeme“ Tutorialspoint.com, hier verfügbar.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. „Fuzzy-Logik – Temperatur“ Von fullofstars – Original (gif): Bild: Warme Fuzzy-Logik-Mitgliedsfunktion.gif (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia 2. „Eine vereinfachte Ansicht eines künstlichen neuronalen Netzwerks“ Von Dake, Mysid – Vektorisiert von Mysid in CorelDraw auf einem Bild von Dake (CC BY 1.0) über Commons Wikimedia