Қорытынды
Жалпы айтқанда, «нейрокомпьютер» терминінің астында есептеуіштердің кең класы жатыр. Бұл кез-келген нейрожелілік алгоритмнің (биологиялық нейронның моделінен бастап бейнелерді тану жүйелеріне дейін) аппараттық жүзеге асырылуын есептеуге формалды түрде нейрокомпьютер деп есептеуге болатындығынан.
Қазіргі уақыттағы технология жалпыға арналған нейрокомпьютерлер (әрі жасанды зерде болып табылатын) туралы айтуға болатындай даму деңгейіне жеткен жоқ. Салмақтық коэффициенттері тұрақты жүйелер – нейрожелілік топтың бір ғана саланың есептерін шешуге арналған түрі. Осылайша нейрокомпьютерлерді құру – бұл нейрондық желілердің барлық элементтерінің аппараттық жүзеге асыру жолында әрқашан терең зерттеу жүргізу деген сөз.
21 ғасырдың басында, 40-50 жылдармен салыстырғанда нейрокомпьютерлерді жасауды үйренуге, яғни параллелді әрекет ететін нейрондарды аппараттық жүзеге асыруға деген қажеттілік жоғарырақ. Ұзақ уақыт бойы нейрокомпьютерлер шешу алгоритміне шынайы тәжірибелік материалдармен оқыту үрдісін қосу қажеттілігімен байланысты, формализацияланбайтын немесе нашар формализацияланатын есептерді шешуге тиімді деп есептеліп келді. Бірінші кезекте мұндай есептерге функцияның жеке түрінің аппроксимациясы есебі, яғни бейнелерді тану есебі жатады. Қазіргі кезде бұл классқа тәжірибелік материалдармен оқытуды талап етпейтін, бірақ нейрожелілік логикалық базисте жақсы келтірілетін есептер класы қосылады. Оларға сигналдарды өңдеудің табиғи параллелизмі айқын бейнеленген есептер, суреттерді өңдеу есептері т.б. жатады. Болашақта нейрокомпьютерлердің басқа архитектураларға қарағанда тиімдірек болады деген көзқарасты растау ретінде соңғы жылдары логикалық нейрожелілік базисте шешілетін жалпы математикалық есептер классының кенеттен кеңеюін айтуға болады.
Бүгінгі таңдағы маңызды есептердің бірі — сөйлеуді тану есебі болып табылады. Сөйлеуді тану қазір көп жерлерде кеңінен қолданыс табуда. Процессордың ана тілімізде айтылған бұйрықты түсініп, оны бұлжытпай орындаса, құба-құп болатыны анық. Бұл мақсатқа жетудің ең тиімді жолы – нейрондық желілерді аппараттық жүзеге асыратын процессорлар.
Қолданылған әдебиттер тізімі
1. АЯ.Соловьева. «Электронные вычислительные машины». — М.: Высшая школа, 1987. 2. А.В. Богданов, Е.Н. Станкова, В.В. Мареев, В.В. Корхов. «Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем». Курс лекций. Информационный портал «Интернет-университет информационных технологий». 3. Кун С. «Матричные процессоры на СБИС»: Пер. с англ. 1991. 672 с. 4. С. Пахомов. «ДНК-логика как основа биокомпьютера». Электронный журнал «КомпьютерПресс» №1, 2007. 5. П.И. Соснин, О.Г. Канаев, А.И. Афанасьев «Процессоры обработки нечеткой информации». — Саратов: Из-во Саратовского университета, 1988. — 76 с. 6. Ю. Борисов, В. Кашкаров, С. Сорокин. «Нейросетевые методы обработки информации и средства их программно-аппаратной поддержки». Электронный журнал «Открытые системы», №04, 17/04/1997 7. А.Б. Барский. «Логические нейронные сети»: учеб. пособие. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 352 с.
8. Гордеев А. В. Операционные системы. Санкт-Петербург: Питер, 2006. – 416 с.
9. Дейтел Х. М. Операционные системы. – М.: Финансы и статистика, 1984.
10. Maurice J. Bach, The design of the UNIX operating system. Prentice-Hall, Englewood Cliffs: New Jersey, 1986, - 356 p.
11. Олифер Н.А. Олифер В.Г. Сетевые операционные системы. Санкт Петербург:Питер, 2001. – 544 с.
12. Тревеннор А. Операционные системы малых ЭВМ / Пер. c англ. А. Г. Васильева. –М.: Финансы и статистика, 1987. - 188 с.
13. Балақаева Г. Операциялық жүйелер Алматы 2004. – 58 б.