Lógica difusa vs red neuronal
La lógica difusa pertenece a la familia de la lógica de muchos valores. Se centra en el razonamiento fijo y aproximado opuesto al razonamiento fijo y exacto. Una variable en lógica difusa puede tomar un rango de valor de verdad entre 0 y 1, en lugar 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. Normalmente, una RNA adapta su estructura en función de la información que le llega.
¿Qué es Fuzzy Logic?
La lógica difusa pertenece a la familia de la lógica de muchos valores. Se centra en el razonamiento fijo y aproximado opuesto al razonamiento fijo y exacto. Una variable en lógica difusa puede tomar un rango de valor de verdad entre 0 y 1, en lugar de tomar verdadero o falso en los conjuntos binarios tradicionales. Dado que el valor de verdad es un rango, puede manejar una verdad parcial. El comienzo de la lógica difusa se marcó en 1956, con la introducción de la teoría de conjuntos difusos por Lotfi Zadeh. La lógica difusa proporciona un método para tomar decisiones definitivas basadas en datos de entrada imprecisos y ambiguos. La lógica difusa se usa ampliamente para aplicaciones en sistemas de control, ya que se parece mucho a la forma en que un humano toma decisiones, pero de manera más rápida. La lógica difusa se puede incorporar a los sistemas de control basados en pequeños dispositivos portátiles a grandes estaciones de trabajo de PC.
¿Qué son las redes neuronales?
ANN es un modelo computacional que se desarrolla a partir de las redes neuronales biológicas. Una RNA está formada por neuronas artificiales que se conectan entre sí. Normalmente, una RNA adapta su estructura en función de la información que le llega. Es necesario 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 operativo de la ANN. Las ANN se pueden utilizar para aprender una función de aproximación para algunos datos observados. Pero al aplicar ANN, hay varios factores que se deben considerar. El modelo debe seleccionarse cuidadosamente en función de los datos. El uso de modelos innecesariamente complejos dificultaría el proceso de aprendizaje. La elección del 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 definidas 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 utilizar para resolver problemas no lineales y problemas que no se especifican correctamente, no están relacionados. En contraste con 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 existen sistemas inteligentes híbridos desarrollados utilizando estos dos métodos llamados Red neuronal difusa (FNN) o Sistema Neuro-Difuso (NFS).
