Fuzzy Logic vs Neural Network
La logique floue appartient à la famille des logiques multivaluées. Il se concentre sur le raisonnement fixe et approximatif opposé au 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 prendre vrai ou faux dans les ensembles binaires traditionnels. Les réseaux de neurones (NN) ou réseaux de neurones artificiels (ANN) sont un modèle informatique développé sur la base des réseaux de neurones biologiques. Un RNA est composé 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.
Qu'est-ce que la logique floue ?
La logique floue appartient à la famille des logiques multivaluées. Il se concentre sur le raisonnement fixe et approximatif opposé au raisonnement fixe et exact. Une variable en logique floue peut prendre une plage de valeurs de vérité entre 0 et 1, par opposition à prendre vrai ou faux dans les ensembles binaires traditionnels. Étant donné que 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 étroitement à la façon dont un humain prend une décision, mais de manière plus rapide. La logique floue peut être incorporée dans des systèmes de contrôle basés sur de petits appareils portables jusqu'à de grands postes de travail sur PC.
Qu'est-ce que les réseaux de neurones ?
ANN est un modèle informatique développé sur la base des réseaux de neurones biologiques. Un RNA est composé 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. Un ensemble d'étapes systématiques appelées règles d'apprentissage doit être suivie lors de l'élaboration d'un ANN. De plus, le processus d'apprentissage nécessite des données d'apprentissage pour découvrir le meilleur point de fonctionnement du RNA. Les ANN peuvent être utilisés pour apprendre une fonction d'approximation pour certaines données observées. Mais lors de l'application d'ANN, il y a plusieurs facteurs à prendre 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. Le choix du 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 définitives basées sur des données imprécises ou ambiguës, tandis que l'ANN essaie d'incorporer le processus de pensée humaine pour résoudre les problèmes sans les modéliser mathématiquement. Même si ces deux méthodes peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes non linéaires et des problèmes qui ne sont pas correctement spécifiés, elles ne sont pas liées. Contrairement à la logique floue, ANN essaie d'appliquer le processus de pensée dans le cerveau humain pour résoudre des problèmes. De plus, ANN comprend un processus d'apprentissage qui implique des algorithmes d'apprentissage et nécessite des données de formation. Mais il existe des systèmes intelligents hybrides développés à l'aide de ces deux méthodes appelées Fuzzy Neural Network (FNN) ou Neuro-Fuzzy System (NFS).
