software de red neuronal
El software de redes neuronales se utiliza para simular , investigar , desarrollar y aplicar redes neuronales artificiales , conceptos de software adaptados de redes neuronales biológicas y, en algunos casos, una gama más amplia de sistemas adaptativos como inteligencia artificial y aprendizaje automático .
Los simuladores de redes neuronales son aplicaciones de software que se utilizan para simular el comportamiento de redes neuronales artificiales o biológicas. Se enfocan en uno o un número limitado de tipos específicos de redes neuronales. Por lo general, son independientes y no están destinados a producir redes neuronales generales que puedan integrarse en otro software. Los simuladores suelen tener algún tipo de visualización incorporada para monitorear el proceso de capacitación. Algunos simuladores también visualizan la estructura física de la red neuronal.
Históricamente, el tipo más común de software de redes neuronales estaba destinado a investigar estructuras y algoritmos de redes neuronales. El objetivo principal de este tipo de software es, a través de la simulación, obtener una mejor comprensión del comportamiento y las propiedades de las redes neuronales. Hoy en día, en el estudio de las redes neuronales artificiales, los simuladores han sido reemplazados en gran medida por entornos de desarrollo basados en componentes más generales como plataformas de investigación.
Los simuladores de redes neuronales artificiales de uso común incluyen el Simulador de redes neuronales de Stuttgart (SNNS), Emergent y Neural Lab .
Sin embargo, en el estudio de las redes neuronales biológicas, el software de simulación sigue siendo el único enfoque disponible. En dichos simuladores se estudian las propiedades físicas, biológicas y químicas del tejido neural, así como los impulsos electromagnéticos entre las neuronas.
A diferencia de los simuladores de investigación, los simuladores de análisis de datos están destinados a aplicaciones prácticas de redes neuronales artificiales. Su enfoque principal es la extracción de datos y la previsión. Los simuladores de análisis de datos suelen tener algún tipo de capacidad de preprocesamiento. A diferencia de los entornos de desarrollo más generales, los simuladores de análisis de datos utilizan una red neuronal estática relativamente simple que se puede configurar. La mayoría de los simuladores de análisis de datos en el mercado utilizan redes de retropropagación o mapas autoorganizados como núcleo. La ventaja de este tipo de software es que es relativamente fácil de usar. Neural Designer es un ejemplo de un simulador de análisis de datos.
