Программное обеспечение для нейронных сетей
Программное обеспечение для нейронных сетей используется для моделирования , исследования , разработки и применения искусственных нейронных сетей , концепций программного обеспечения, адаптированных из биологических нейронных сетей , а в некоторых случаях и более широкого спектра адаптивных систем , таких как искусственный интеллект и машинное обучение .
Симуляторы нейронных сетей — это программные приложения, которые используются для имитации поведения искусственных или биологических нейронных сетей. Они фокусируются на одном или ограниченном числе конкретных типов нейронных сетей. Обычно они автономны и не предназначены для создания общих нейронных сетей, которые можно интегрировать в другое программное обеспечение. Симуляторы обычно имеют встроенную визуализацию для наблюдения за тренировочным процессом. Некоторые симуляторы также визуализируют физическую структуру нейронной сети.
Исторически сложилось так, что наиболее распространенный тип программного обеспечения для нейронных сетей предназначался для исследования структур и алгоритмов нейронных сетей. Основная цель этого типа программного обеспечения — посредством моделирования лучше понять поведение и свойства нейронных сетей. Сегодня при изучении искусственных нейронных сетей симуляторы в значительной степени были заменены более общими средами разработки, основанными на компонентах, в качестве исследовательских платформ.
Обычно используемые симуляторы искусственных нейронных сетей включают Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS), Emergent и Neural Lab .
Однако при изучении биологических нейронных сетей программное обеспечение для моделирования по-прежнему остается единственным доступным подходом. В таких тренажерах изучаются физико-биологические и химические свойства нервной ткани, а также электромагнитные импульсы между нейронами.
В отличие от исследовательских симуляторов, симуляторы анализа данных предназначены для практического применения искусственных нейронных сетей. Их основное внимание уделяется интеллектуальному анализу данных и прогнозированию. Симуляторы анализа данных обычно имеют некоторые возможности предварительной обработки. В отличие от более общих сред разработки, симуляторы анализа данных используют относительно простую статическую нейронную сеть, которую можно настроить. Большинство представленных на рынке симуляторов анализа данных используют в качестве ядра сети с обратным распространением или самоорганизующиеся карты. Преимущество этого типа программного обеспечения в том, что оно относительно простое в использовании. Neural Designer — один из примеров симулятора анализа данных.
