Lógica difusa frente a red neuronal
La lógica difusa pertenece a la familia de la lógica polivalente. Se centra en el razonamiento fijo y aproximado frente al razonamiento fijo y exacto. Una variable en la lógica difusa puede tomar un rango de valor de verdad entre 0 y 1, a diferencia de tomar verdadero o falso en los conjuntos binarios tradicionales. Las redes neuronales (NN) o redes neuronales artificiales (ANN) es un modelo computacional que se desarrolla en base a las redes neuronales biológicas. Una RNA está formada por neuronas artificiales que se conectan entre sí. Por lo general, una ANN adapta su estructura en función de la información que le llega.
¿Qué es la lógica difusa?
La lógica difusa pertenece a la familia de la lógica polivalente. Se centra en el razonamiento fijo y aproximado frente al razonamiento fijo y exacto. Una variable en la lógica difusa puede tomar un rango de valor de verdad entre 0 y 1, a diferencia de tomar verdadero o falso en los conjuntos binarios tradicionales. Dado que el valor de verdad es un rango, puede manejar la verdad parcial. El comienzo de la lógica difusa se marcó en 1956, con la introducción de la teoría de conjuntos borrosos por parte de Lotfi Zadeh. La lógica difusa proporciona un método para tomar decisiones definitivas basadas en datos de entrada imprecisos y ambiguos. La lógica difusa es ampliamente utilizada para aplicaciones en sistemas de control, ya que se parece mucho a cómo un ser humano toma decisiones pero de una manera más rápida. La lógica difusa se puede incorporar a los sistemas de control basados en pequeños dispositivos de mano para grandes estaciones de trabajo de PC.
¿Qué son las redes neuronales?
ANN es un modelo computacional que se desarrolla en base a las redes neuronales biológicas. Una RNA está formada por neuronas artificiales que se conectan entre sí. Por lo general, una ANN adapta su estructura en función de la información que le llega. Se debe seguir un conjunto de pasos sistemáticos llamados reglas de aprendizaje al desarrollar una RNA. Además, el proceso de aprendizaje requiere datos de aprendizaje para descubrir el mejor punto de funcionamiento de la ANN. Las ANN se pueden usar para aprender una función de aproximación para algunos datos observados. Pero al aplicar ANN, hay varios factores que uno debe considerar. El modelo tiene que ser cuidadosamente seleccionado dependiendo de los datos. El uso de modelos innecesariamente complejos dificultaría el proceso de aprendizaje. Elegir el algoritmo de aprendizaje correcto también es importante, ya que algunos algoritmos de aprendizaje funcionan mejor con ciertos tipos de datos.
¿Cuál es la diferencia entre la lógica difusa y las redes neuronales?
La lógica difusa permite tomar decisiones definitivas basadas en datos imprecisos o ambiguos, mientras que ANN intenta incorporar el proceso de pensamiento humano para resolver problemas sin modelarlos matemáticamente. Aunque ambos métodos se pueden usar para resolver problemas no lineales y problemas que no se especifican correctamente, no están relacionados. A diferencia de la lógica difusa, ANN intenta aplicar el proceso de pensamiento en el cerebro humano para resolver problemas. Además, ANN incluye un proceso de aprendizaje que involucra algoritmos de aprendizaje y requiere datos de entrenamiento. Pero hay sistemas inteligentes híbridos desarrollados usando estos dos métodos llamados Fuzzy Neural Network (FNN) o Neuro-Fuzzy System (NFS).
