Logika Rozmyta i Sieci Neuronowe PDF

LOGIKA ROZMYTA INACZEJ FUZZY LOGIC czym jest fuzzy logic? + schemat (XD) to matematyczna metoda pozwalająca na analizę i przetwarzanie informacji, które są nieprecyzyjne, niejasne lub obarczone niepewnością. W odróżnieniu od tradycyjnej logiki dwuwartościowej, gdzie każda...

LOGIKA ROZMYTA INACZEJ FUZZY LOGIC czym jest fuzzy logic? + schemat (XD) to matematyczna metoda pozwalająca na analizę i przetwarzanie informacji, które są nieprecyzyjne, niejasne lub obarczone niepewnością. W odróżnieniu od tradycyjnej logiki dwuwartościowej, gdzie każda zmienna może przyjmować jedynie wartość prawdy (true) lub fałszu (false), logika rozmyta umożliwia korzystanie z wartości pośrednich, które mogą mieścić się w przedziale od 0 do 1 Dzięki temu logika rozmyta znajduje zastosowanie w modelowaniu zjawisk, w których precyzyjne określenie stanu rzeczy jest trudne lub niemożliwe. Przykładem takich sytuacji są procesy decyzyjne, w których występują niejasności lub brak jednoznacznych danych. czym jest baza reguł? Są to zasady w formacie „jeśli... to...” (if-then), które opisują zależności między zmiennymi wejściowymi a wyjściowymi w sposób rozmyty. Reguły te odzwierciedlają logikę stosowaną w rzeczywistych sytuacjach, dla przykładu: „Jeśli temperatura jest wysoka, to prędkość wentylatora powinna wzrosnąć”. pobudzanie inaczej fuzyfikacja (fuzzification) odnosi się do procesu przekształcania wartości wejściowych systemu, które są zwykle liczbami precyzyjnymi (np. temperatura 23°C), na ich odpowiedniki w postaci wartości rozmytych. Dzięki temu wartości te mogą być reprezentowane jako stopnie przynależności do określonych zbiorów rozmytych (np. „niska temperatura”, „średnia temperatura”, „wysoka temperatura”). Dzięki pobudzaniu system może uwzględniać niepewność, elastyczność i wieloznaczność danych w procesie podejmowania decyzji. defuzyfikacja Defuzyfikacja (ang. defuzzification) to proces odwrotny do pobudzania. Polega na przekształceniu zbioru rozmytego (wyniku wnioskowania rozmytego) na wartość ostrą, czyli precyzyjną liczbę, która może być użyteczna w rzeczywistych zastosowaniach. Defuzyfikacja jest kluczowym etapem w systemach logiki rozmytej, gdyż ostatecznie to wartość ostra jest wykorzystywana jako wynik działania systemu.Proces ten bazuje na funkcjach przynależności, które opisują, w jakim stopniu różne wartości należą do zbioru rozmytego. Na podstawie tych funkcji i wybranej metody defuzyfikacji obliczana jest wartość ostra. Defuzyfikacja jest niezbędna, aby systemy logiki rozmytej mogły komunikować się z rzeczywistymi urządzeniami i procesami. sieci neuronowe - Model McCullocha-Pittsa Posiada wiele wejść i jedno wyjście. Każdemu z wejść przyporządkowana jest liczba rzeczywista - waga wejścia. Wartość na wyjściu neuronu obliczana jest w następujący sposób: Uczenie nadzorowane i nienadzorowane Uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwie odsłony uczenia maszynowego. Różnią się zakresem pracy oraz koniecznością kontroli przez człowieka, ale mogą być stosowane równocześnie. Uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane to dwa podstawowe rodzaje uczenia maszynowego. 1. Uczenie nadzorowane: ○ Polega na uczeniu algorytmu na podstawie danych oznaczonych etykietami lub odpowiedziami. ○ Algorytm uczy się na podstawie dostarczonych przykładów, gdzie każda próbka danych ma przypisaną odpowiednią etykietę. ○ Przykłady zastosowań: klasyfikacja (np. rozpoznawanie obrazów), regresja (np. przewidywanie cen nieruchomości). 2. Uczenie nienadzorowane: ○ Polega na uczeniu algorytmu na podstawie danych nieoznaczonych, bez przypisanych etykiet. ○ Algorytm stara się odkrywać wzorce i struktury w danych, bez wcześniejszej wiedzy o oczekiwanych wynikach. ○ Przykłady zastosowań: grupowanie (np. segmentacja klientów), redukcja wymiarowości (np. analiza głównych składowych). Uczenie nadzorowane wymaga większej kontroli przez człowieka, natomiast uczenie nienadzorowane pozwala na większą autonomię algorytmu w odkrywaniu wzorców w danych sieci jednokierunkowe a sekwencyjne Sieci jednokierunkowe i sieci sekwencyjne to dwa różne typy architektur sieci neuronowych, które mają różne zastosowania i właściwości. 1. Sieci jednokierunkowe (Feedforward Neural Networks): ○ Informacja przepływa tylko w jednym kierunku: od warstwy wejściowej, przez warstwy ukryte, do warstwy wyjściowej.  ○ Nie mają pamięci o poprzednich stanach, co oznacza, że każda wejściowa próbka jest przetwarzana niezależnie. ○ Są stosowane głównie do zadań klasyfikacji i regresji, gdzie nie ma potrzeby uwzględniania sekwencji danych. ○ Przykłady: perceptron wielowarstwowy (MLP). 2. Sieci sekwencyjne (Recurrent Neural Networks, RNN): ○ Informacja może przepływać w obu kierunkach: od warstwy wejściowej do wyjściowej oraz z powrotem do poprzednich warstw. ○ Mają pamięć o poprzednich stanach, co pozwala im na przetwarzanie sekwencji danych i uwzględnianie kontekstu. ○ Są stosowane do zadań, gdzie sekwencja danych ma znaczenie, takich jak analiza tekstu, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe. ○ Przykłady: standardowe RNN, LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit). Podsumowując, sieci jednokierunkowe są prostsze i stosowane do zadań, gdzie każda próbka danych jest niezależna, podczas gdy sieci sekwencyjne są bardziej zaawansowane i używane tam, gdzie kontekst i sekwencja danych są istotne. algorytm genetyczny - Jak działa, losowanie, selekcjonowanie, losowanie, oceniania, wykonywanie inwersji tak długo aż… Algorytmy genetyczne to techniki optymalizacyjne inspirowane procesami ewolucji biologicznej. Oto jak działają: 1. Inicjalizacja: Tworzenie początkowej populacji rozwiązań (chromosomów) losowo lub na podstawie pewnych heurystyk. 2. Selekcja: Wybór najlepszych rozwiązań na podstawie ich oceny (funkcji przystosowania). Lepsze rozwiązania mają większą szansę na reprodukcję. 3. Krzyżowanie (Crossover): Łączenie wybranych rozwiązań w celu stworzenia nowych rozwiązań (potomstwa). Proces ten naśladuje rekombinację genetyczną. 4. Mutacja: Wprowadzenie losowych zmian do nowych rozwiązań, aby zapewnić różnorodność genetyczną i uniknąć lokalnych minimów. 5. Ocena: Ocena nowych rozwiązań na podstawie funkcji przystosowania. 6. Inwersja: Zmiana kolejności genów w chromosomie, aby poprawić przystosowanie. 7. Iteracja: Powtarzanie procesu selekcji, krzyżowania, mutacji i oceny tak długo, aż osiągnięte zostanie optymalne rozwiązanie lub spełnione zostaną inne kryteria zakończenia. + zadanie podobne do zadania "Podaj pomysł na rozwiązanie problemu (za pomocą AI)" Sieć neuronowa może być regulatorem, Fuzzy Też, Genetyczny NIE Sieci jednowarstwowe, wielowarstwowe Sieci jednowarstwowe: Definicja: Sieci jednowarstwowe, znane również jako perceptrony, składają się z jednej warstwy neuronów, która przetwarza dane wejściowe i generuje wyjście. Zastosowanie: Są stosowane do prostych zadań klasyfikacyjnych, gdzie dane mogą być liniowo separowalne. Przykładem może być klasyfikacja binarna, gdzie dane są podzielone na dwie klasy. Sieci wielowarstwowe: Definicja: Sieci wielowarstwowe, znane również jako perceptrony wielowarstwowe (MLP), składają się z co najmniej jednej warstwy ukrytej między warstwą wejściową a wyjściową. Każda warstwa ukryta zawiera neurony, które przetwarzają dane i przekazują je do kolejnej warstwy. Zastosowanie: Są stosowane do bardziej złożonych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu i przetwarzanie sygnałów. Dzięki warstwom ukrytym sieci wielowarstwowe mogą modelować nieliniowe zależności w danych. Podsumowując, sieci jednowarstwowe są prostsze i stosowane do podstawowych zadań klasyfikacyjnych, podczas gdy sieci wielowarstwowe są bardziej zaawansowane i mogą rozwiązywać bardziej skomplikowane problemy. Czy jest coś jeszcze, o czym chciałbyś porozmawiać? ← XD tak. bijom mnie w szkole Różnica Fuzzy Logic a Sieci Neuronowe Logika rozmyta (Fuzzy Logic) i sieci neuronowe to dwie różne techniki stosowane w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które mają różne zastosowania i właściwości. Logika rozmyta (Fuzzy Logic): Definicja: Logika rozmyta to matematyczna metoda pozwalająca na analizę i przetwarzanie informacji, które są nieprecyzyjne, niejasne lub obarczone niepewnością. W odróżnieniu od tradycyjnej logiki dwuwartościowej, gdzie każda zmienna może przyjmować jedynie wartość prawdy (true) lub fałszu (false), logika rozmyta umożliwia korzystanie z wartości pośrednich, które mogą mieścić się w przedziale od 0 do 1. Zastosowanie: Logika rozmyta znajduje zastosowanie w modelowaniu zjawisk, w których precyzyjne określenie stanu rzeczy jest trudne lub niemożliwe, takich jak procesy decyzyjne, w których występują niejasności lub brak jednoznacznych danych. Sieci neuronowe: Definicja: Sieci neuronowe to modele matematyczne inspirowane strukturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu. Składają się z neuronów (węzłów) połączonych ze sobą za pomocą wag, które są modyfikowane podczas procesu uczenia. Zastosowanie: Sieci neuronowe są stosowane do zadań takich jak klasyfikacja, regresja, rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu, rozpoznawanie mowy i tłumaczenie maszynowe. Mogą być używane zarówno w uczeniu nadzorowanym, jak i nienadzorowanym. Podsumowując, logika rozmyta jest używana do modelowania niepewności i niejasności w danych, podczas gdy sieci neuronowe są bardziej zaawansowanymi modelami stosowanymi do analizy i przetwarzania danych w różnych dziedzinach. —---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- EGZAMINY 9.1 - PCS 9 (ćw) termin 0 10.1 - AI (wykład) 16.1 - Kubica (wykład) ?24.1 - PIAO (ćw) jeszcze 3 zajęcia termin 0 4.2 - PIAO (wykład) ?? - Fotonika (wykład Rączka) --Ogólne-- 8.1 - Kubica (sprawka) Fotonika - sprawka P2 - sprawka P1 - chuj wie