ファジーロジックとニューラルネットワークの主な違いは、ファジーロジックが人間の推論や意思決定に近い推論手法であるのに対し、ニューラルネットワークは人間の脳の生体ニューロンを基にした計算を行うシステムであることです。
人工知能（AI）とは、人間の知能プロセスを機械、特にコンピュータシステムでシミュレートすることである。
言い換えれば、機械やコンピューターに人間と同じようなタスクを実行させる能力を与えるということです。
ファジーロジックとニューラルネットワークは、人工知能の2つのサブカテゴリーです。
簡単に言えば、これらの技術は、効果的な意思決定を行うことができる有用なアプリケーションを構築するのに役立つ。
ファジーロジックとは？
ファジーロジックとは、人間の推論に近い推論方法です。
つまり、ファジーロジックに基づくシステムは、人間と同じような判断を下すことができる。
従来の論理ブロックは、人間の「はい」「いいえ」のように、入力を得て、「真」「偽」の出力を生成することができた。
電子レンジ、洗濯機、エアコン、掃除機などがファジーロジックの応用製品です。
ファジィロジックを使う主な目的は、機械の制御です。
また、納得のいく推論を行うことができます。
さらに、不確実性を処理するのに役立ちます。
ファジーロジックは、システムの規模に関係なく、あらゆる種類のシステムに実装することが可能である。
さらに、システムはハードウェア、ソフトウェア、またはその両方の組み合わせで構成することができる。
全体として、ファジーロジックは理解しやすい。
しかし、ファジーロジックに基づくシステムを設計するための体系的なアプローチはない。
また、より高い精度が要求されるシステムには有効ではない。
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークとは、人間の脳に似たネットワークのことです。
つまり、ニューラルネットワークは、生物の神経細胞から着想を得ています。
人間の脳には何百万ものニューロンがあり、1つのニューロンから別のニューロンへと情報が受け渡されます。
ニューラルネットワークはそれと似たような働きをし、より高速に計算を行うことができるのです。
参考
ニューラルネットワークの基本型はパーセプトロンです。
中性子を含み、その中の各ニューロンに入力が与えられ、重みを持つ。
中性子は重み付けされた入力に対して何らかの関数を計算し、出力を提供する。
各入力に対応する重みが掛けられ、その結果の出力が活性化関数を経て最終的な出力となる。
ここで、この重みは入力の有効性を強調するものです。
また、重みの調整にはバイアスと呼ばれるパラメータが追加される。
さらに、活性化関数は、閾値に応じて入力を出力に変換する。
活性化関数には、Linear、tanh、Sigmoid、Softmaxなどがあります。
問題に応じて活性化関数を選択することが可能である。
さらに、ニューラルネットワークには、フィードフォワードとフィードバックの2種類があります。
フィードフォワードネットワークでは、入力から出力へ情報が伝達され、フィードバックループは存在しない。
一方、フィードバックネットワークでは、情報は双方向に通過し、フィードバック経路は存在しない。
フィードフォワードネットワークは、さらに単層ネットワークと多層ネットワークに分けられる。
単層ネットワークは入力層と出力層がつながっており、多層ネットワークは入力層と出力層の他に隠れ層と呼ばれる層があります。
ファジーロジックとニューラルネットワークの違い
定義
ファジー論理は人間の意思決定に似た推論手法で、曖昧で不正確な情報を扱う。
ニューラルネットワークは、人間の脳の生物学的な神経細胞に着想を得たシステムで、計算処理を高速に行うことができる。
使用方法
また、ファジーロジックはパターン認識や分類のタスクを、ニューラルネットワークは予測、認識、分類のタスクを行うのに役立つ。
複雑さ
ファジー論理はニューラルネットワークに比べ、よりシンプルです。
結論
簡単に説明すると、プログラマはファジーロジックとニューラルネットワークを使ってアプリケーションを開発する。
ファジー論理とニューラルネットワークの大きな違いは、ファジー論理は人間の推論や意思決定に近い推論方法であり、ニューラルネットワークは人間の脳の生体ニューロンを利用して計算を行うシステムであることです。
