Abstrakt. Införlivandet av tidigare kunskap i neurala nätverk kan förbättra neurala nätverk lärande i flera avseenden, till exempel en snabbare inlärningshastighet och bättre generalisering förmåga. Neurala nätverk lärande är dock datadriven och det finns inget allmänt sätt att utnyttja kunskap som inte är i form av data input-output par. I detta dokument föreslår vi två metoder för att införliva kunskap i neurala nätverk från luddiga regler. Dessa luddiga regler skapas utifrån expertkunskap eller intuition. I den första metoden, information från derivatan av det fuzzy systemet används för att regularisera neurala nätverk lärande, medan i den andra metoden de fuzzy regler används som en katalysator. Simuleringsstudier visar att båda tillvägagångssätten ökar inlärningshastigheten avsevärt.
Andra hybrida metoder har använt symbolisk kunskap i form av fuzzy regler för att härleda en legalisering term för neurala nätverk lärande REF.
Knowledge Incorporation into Neural Networks From Fuzzy Rules
{'venue': 'Neural Processing Letters', 'journal': 'Neural Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}