## Memo - [[ファジィニューラルネットワーク]]の最新のサーベイ論文。 ## Abstract ディープニューラルネットワークは、非線形処理ユニットの連続した層を用いてデータから特徴を抽出する強力な機械学習モデルのクラスである。しかし、このようなネットワークの学習プロセスは非常に計算量が多く、最適な性能を保証しない一般的に使用される最適化手法を使用します。さらに、深層学習の手法は、データ中のノイズに敏感であることが多く、データが不完全な分野ではうまく動作しない。深層学習の性能を向上させる方法として、まだあまり研究されていませんが、ファジーシステムの利用があります。ファジーシステムは、これまでにもニューラルネットワークと組み合わせて利用されてきた。本調査では、ファジー論理システムを用いて深層学習を改善する様々な方法について検討する。2つのパラダイムがどのように組み合わされるかに基づいて、技術が分類されます。最後に、モデルの実生活への応用も探求している。 [[2021__CSUR__A Survey on Fuzzy Deep Neural Networks__translations]]