ফিজি লজিক এবং নিউরোলজিকাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য

ফিজি লজিক বনাম নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ক

ফাজি যুক্তিবিজ্ঞান অনেক মূল্যবান লজিকের পরিবার। এটি নির্দিষ্ট এবং সঠিক যুক্তি বিরোধিতা নির্দিষ্ট এবং আনুমানিক যুক্তি উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। ঝাপসা যুক্তিবিজ্ঞান একটি পরিবর্তনশীল 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সত্য মান পরিসীমা নিতে পারেন, হিসাবে প্রথাগত বাইনারি সেট সত্য বা মিথ্যা গ্রহণ করার বিরোধিতা। নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ক (এনএন) বা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) একটি যৌক্তিক মডেল যা জৈবিক নিউরোল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। একটি ANN কৃত্রিম নিউরন গঠিত যা একে অপরের সাথে সংযোগ করা হয়। সাধারণত, এএনএন তার কাঠামোর ভিত্তি করে তথ্যটির উপর ভিত্তি করে এটি প্রকাশ করে।

ফাজি লজিক কি?

ফাজি যুক্তিবিজ্ঞান অনেক মূল্যবান যুক্তিবিজ্ঞান পরিবারের। এটি নির্দিষ্ট এবং সঠিক যুক্তি বিরোধিতা নির্দিষ্ট এবং আনুমানিক যুক্তি উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। ঝাপসা যুক্তিবিজ্ঞান একটি পরিবর্তনশীল 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সত্য মান পরিসীমা নিতে পারেন, হিসাবে প্রথাগত বাইনারি সেট সত্য বা মিথ্যা গ্রহণ করার বিরোধিতা। যেহেতু সত্য মান একটি পরিসীমা, এটি আংশিক সত্য পরিচালনা করতে পারে। ফাজি লজিকের শুরুটি 1956 সালে লুতফী জায়েদ এর ফাজি সেট তত্ত্বের প্রবর্তনের সাথে চিহ্নিত করা হয়েছিল। ফাজি যুক্তিবিজ্ঞান অস্পষ্ট এবং দ্ব্যর্থক ইনপুট ডেটাগুলির উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তগুলি করার জন্য একটি পদ্ধতি প্রদান করে। ফিজি লজিক ব্যাপকভাবে নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করা হয়, কারণ এটি একটি মনুষ্য সিদ্ধান্তের সাথে সাথে দ্রুততরভাবে কিন্তু দ্রুততর ভাবে। ছোট হাতের হ্যান্ডেল ডিভাইসগুলির উপর ভিত্তি করে বড় পিসি ওয়ার্কস্টেশনে সিস্টেমগুলিকে নিয়ন্ত্রণ করতে Fuzzy logic অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে।

--২ ->

স্নায়ুর নেটওয়ার্ক কি?

ANN একটি যৌক্তিক মডেল যা জৈবিক নিউরোল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। একটি ANN কৃত্রিম নিউরন গঠিত যা একে অপরের সাথে সংযোগ করা হয়। সাধারণত, এএনএন তার কাঠামোর ভিত্তি করে তথ্যটির উপর ভিত্তি করে এটি প্রকাশ করে। একটি ANN উন্নয়নশীল যখন শেখার নিয়ম বলা সিস্টেমিক পদক্ষেপ একটি সেট অনুসরণ করা প্রয়োজন অধিকন্তু, শেখার প্রক্রিয়াটি ANN এর সেরা অপারেটিং পয়েন্ট আবিষ্কারের জন্য তথ্য শেখার প্রয়োজন। কিছু পর্যবেক্ষিত তথ্য জন্য একটি অ্যানিমেশন ফাংশন শিখতে ব্যবহৃত হতে পারে। কিন্তু যখন ANN প্রয়োগ করা হয়, তখন এমন কিছু বিষয় রয়েছে যা বিবেচনা করতে হবে। মডেলটির উপর নির্ভর করে মডেলটি সাবধানে নির্বাচন করা উচিত। অপ্রয়োজনীয় জটিল মডেল ব্যবহার করে লার্নিং প্রক্রিয়া কঠিন করতে হবে সঠিক শেখার অ্যালগরিদম নির্বাচন করাও গুরুত্বপূর্ণ, কারণ কিছু শেখার আলগোরিদিমগুলি নির্দিষ্ট ধরনের ডেটাগুলির সাথে ভালভাবে কাজ করে।

ফাজি লজিক এবং স্নায়ুতন্ত্রের মধ্যে পার্থক্য কি?

অদ্ভুত যুক্তিবিজ্ঞান অমনোযোগী বা দ্ব্যর্থহীন তথ্যগুলির উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করতে সক্ষম করে, যদিও ANN তাদের চিন্তিতভাবে গাণিতিকভাবে মডেলিং ছাড়া সমস্যার সমাধানের জন্য মানব চিন্তাধারাকে অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করে। যদিও এই দুটি পদ্ধতির অ-লিনিয়ার সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, এবং সঠিকভাবে উল্লিখিত সমস্যাগুলির সাথে সম্পর্কিত নয়, তবে এটি সম্পর্কিত নয়।Fuzzy যুক্তিবিজ্ঞান বিপরীতে, ANN সমস্যা সমাধানের জন্য মানুষের মস্তিষ্কের মধ্যে চিন্তা প্রক্রিয়ার প্রয়োগ করতে চেষ্টা করে। উপরন্তু, ANN একটি শেখার প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করে যা শেখার অ্যালগরিদম জড়িত এবং প্রশিক্ষণ তথ্য প্রয়োজন। কিন্তু ফিজি স্নায়ু নেটওয়ার্ক (এফএনএন) বা নিউরো-ফাজি সিস্টেম (এনএফএস) নামে দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করে হাইব্রীড বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলি তৈরি করা হয়েছে।