1 Suniy neyron turlari

TAYANCH VECTOR MASHINALAR
Vektorli avtomobillar. Ilmiy va tijorat ma'lumotlarini qayta ishlash uchun mo'ljallangan an'anaviy EHMlarning asosiy me'moriy farqi shundaki, ikkinchisi (mini, supermini, asosiy va mega meynfreym) asosan skalyar arxitekturaga ega va ilmiy hisob-kitoblar uchun mashinalar (super, mini super-kompyuter va matritsali protsessorlar) mavjud. - vektor. Skalar kompyuterda an'anaviy fon Neumann, ya'ni SISD tashkiloti mavjud bo'lib, u bitta ma'lumotlar shinasi mavjudligi va yagona ma'lumotlar elementlarini ketma-ket qayta ishlash bilan tavsiflanadi. Vektorli mashinada alohida vektor protsessorlari yoki quvurlari mavjud va bitta ko'rsatma bir nechta ma'lumotlar elementlari (vektorlar) bo'yicha bajariladi Vektor arxitekturalari asosan SISD tipidagi arxitekturalardir, lekin ularning ba'zilari MIMD sinfiga tegishli bo'lishi mumkin. Vektorli ishlov berish protsessor elementlarining ishlashini oshiradi, lekin vazifalarni qayta ishlash jarayonida to'liq parallelizmni talab qilmaydi. Signalni qayta ishlashni amalga oshirish uchun MLMD matritsalari sistolik yoki to'lqin matritsalari sifatida amalga oshirilishi mumkin. Sistolik matritsa alohida protsessor tugunlaridan iborat bo'lib, ularning har biri tartiblangan panjara orqali qo'shnisi bilan bog'langan.
Suniy neyron turlarini o’rgatish
An'anaviy ekspert tizimlarining asosiy kamchiliklari shundan iboratki, ularda bilimlar bazasi statikdir, ya'ni ekspert tomonidan kiritilgan bilimlar o’zgarmaydi. Bilimlar bazasini o’zgartirish faqat tashqi ta'sir eksperttomonidan amalga oshirilishi mumkin. Bundan tashqari bilimlar bazasida tasvirlangan bilimlar qay darajada predmet sohadagi qonuniyatlarni adekvat aks ettirishi ham ma'lum bir muammodir. Chunki predmet sohadagi bilimlarni tasvirlashda ma'lum cheklanishlar qo’llaniladiki, oxir oqibatda tasvirlangan bilimlar yuzaki va to’liq bo’lmay qoladi


Ekspert sistamasining ishlash prinsipi
Bilimlar neyroekspert tizimi tomonidan qabul qilinadigan qarorlarini izohlash, xulosa jarayonini optimallashtirish, yechim qabul qilish jarayonini «shaffof» qilish imkoniyatlarini beradi va shu orqali sistema samaradorligini oshiradi
Sun'iy intellekt tizimlari haqida 
Kompyuter texnologiyalarining mukammallashuvi va jamiyatning deyarli barcha sohalariga kirib borishi natijasida gigant hajmda har xil toifali berilganlar bazalari (BB) uzluksiz o'smoqda. Shu bilan birgalikda, bu astronomik hajmdagi “xom” berilganlardan “yashirin bilimlar”ni kashf qiladigan usullarga talab ortmoqda. Chunki, an'anaviy BB uchun yaratilgan maxsus so'rov tillari (masalan, relyatsion BB uchun SQL so'rov tili) yordamida “yashirin bilimlar”ni olib bo'lmaydi,