Многослойный перцептрон - это классическая модель нейронной сети, состоящая из входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя. В многослойном перцептроне каждый нейрон в каждом слое связан с нейронами предыдущего и последующего слоев, а информация передается в одном направлении - от входного слоя к выходному. Многослойный перцептрон используется для обучения на размеченных данных и может решать задачи классификации или регрессии.
Нейронная сеть ANFIS - это гибридная модель, объединяющая принципы нейронных сетей и нечеткой логики. ANFIS состоит из нечетких правил, которые объединяют в себе логику человеческого мышления, и нейронных элементов, что позволяет совместить выразительность нечеткой логики и обучаемость нейронных сетей. ANFIS используется для моделирования нечетких выводов и адаптируется под задачу через обучение на данных.
Таким образом, основное отличие нейронной сети ANFIS от многослойного перцептрона заключается в способе работы и структуре модели: ANFIS объединяет в себе принципы нечеткой логики и нейронных сетей для более гибкого и точного моделирования.