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\ begingroup美元

模糊逻辑通常用于控制理论和工程应用,但它与分类系统根本连接?

一旦我有了一个训练有素的神经网络(多个输入,一个输出),我就有了一个非线性函数,它将把一组输入转换成一个数字,该数字将估计我的给定输入集与训练集的接近程度。

由于我的输出数表示与训练集“接近”为一个连续数,这难道不是某种固有的模糊分类器吗?

这其中有什么深层次的联系吗,还是我漏掉了什么?

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    \ begingroup美元

    他们是无关的。

    有可能将模糊值解释为概率,但严格地说,它们是不同的:模糊值是模糊,而概率反映的是可能性(见维基百科的模糊逻辑条目

    在六侧模具上滚动特定数字的同时有可能的概率1 \ / 6美元,卷实际上只能有一个结果。

    “相当老”的模糊值可以同时是多个隶属度不同的模糊集的成员,如“年轻”为0.001,“青少年”为0.1,“老”为0.4,“古老”为0.7。除非它被“去模糊化”,否则它同时包含在所有集合中。

    解模糊化是一种解释一系列模糊操作的结果并找到最佳匹配集合的方法,但它不是一种明确定义的过程,如根据一组概率(或掷骰子)选择一个随机数。

    我不确定任何给定模糊值的所有模糊集合隶属值的总和必须增加1.0;而这种情况必须持有概率。

    [编辑:澄清-概率不是一个集合;我在这里指的是随机事件的所有可能结果,它们都有一定的实现概率。所有可能事件概率的总和必须是1。0]

    对您的申请的一个替代解释可能是信心输入集与训练集相同。如果您想用它做其他事情,这可能是模糊的价值,例如通过将其与其他模糊变量组合起来。

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    $ \ endgroup $
    • \ begingroup美元 没有像“概率集”这样的东西。骰子始终是某一侧的1/6的机会。像“一点点1/6”或“很可能1/6”这样的机会没有很大的意义。 $ \ endgroup $-曼努埃尔·罗德里格斯 Feb 19 '19 10:37
    • \ begingroup美元 @manuelrodriguez我没有提到“概率”任何地方。 $ \ endgroup $-奥利弗·梅森 2月19日,11:02
    • \ begingroup美元 是神经网络显式概率的产出吗?你可以将我链接到明确的东西吗?此外,如果您在秃头男性的照片上培训了神经网络的直观,请告诉我很难相信“秃头”产出实际上是秃顶的可能性。(相对频率虽然有些感觉) $ \ endgroup $-史蒂文星座 2月19日23:43
    • \ begingroup美元 这不是概率,这是权重。基本上,你放入一些特征值,这些特征值通过激活函数进行组合、加权和过滤,然后出现在输出节点上。所以它们既不是概率也不是模糊值。 $ \ endgroup $-奥利弗·梅森 2月20日29日9:29
    • \ begingroup美元 好的,但是现在我有点不明白你的论点是什么。你说模糊逻辑与神经网络无关。但你的理由是,这是因为模糊逻辑和概率不一样。但是你没有给出任何理由来说明概率是如何和神经网络联系在一起的。所以你一开始谈论概率的目的是什么? $ \ endgroup $-史蒂文星座 2月20日2月20日21:17
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    \ begingroup美元

    它们几乎是一样的——因为神经网络的基本逻辑是模糊的。神经网络会接受各种有值的输入,给它们彼此不同的权重,然后得出一个通常也有值的决定。在这一过程中,没有任何东西像非模糊数学、几乎所有计算机编程和数字电子技术所特有的非难决策序列那样。早在20世纪80年代,就有一场关于人工智能最终会是什么样子的辩论——一些研究人员试图用巨大的二价决策树来编写“常识”程序,而另一些人则使用神经网络,很快在众多电子设备中找到了应用。显然,后一种方法的基本逻辑与前一种方法截然不同,即使神经网络是建立在二价电子学之上的。然而,自80年代以来,“模糊逻辑”这个词的使用似乎被淡化了,可能是因为它在口语中有时意味着不确定性。这是一种耻辱,因为它提供了一种更精确的方法来模拟复杂的情况。

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