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인공신경망와 퍼지 논리

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

인공신경망와 퍼지 논리의 차이

인공신경망 vs. 퍼지 논리

인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이. 리(Fuzzy logic)는 불분명한 상태, 모호한 상태를 참 혹은 거짓의 이진 논리에서 벗어난 다치성으로 표현하는 논리 개념이.

인공신경망와 퍼지 논리의 유사점

인공신경망와 퍼지 논리는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 인공지능.

인공지능

인공지능(人工知能)은 기계로부터 만들어진 지능을 말. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

인공신경망와 퍼지 논리의 비교.

인공신경망에는 76 개의 관계가 있고 퍼지 논리에는 6 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 1.22%입니다 = 1 / (76 + 6).

참고 문헌

이 기사에서는 인공신경망와 퍼지 논리의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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