Hvad er en neuralt netværkssimulator?
En neuralt netværkssimulator er et slags teknisk værktøj, der forsøger at analysere systemer, der spejler aktiviteterne i den menneskelige eller dyrehjerne. Kunstige neurale netværk efterligner grupper af biologiske neuroner i forsøg på at bruge de slags biologisk teknik i mennesker og dyrehjerner til udvikling af nye teknologier. En neuralt netværkssimulator kan tilvejebringe modellering eller en slags forskningsprototype til et kunstigt neuralt netværk.
Generelt er Neural Network Simulator en ressource for forskere, der beskæftiger sig med at finde ud af, hvordan det neurale netværk fungerer. En lang række værktøjer vil analysere algoritmerne i et neuralt netværk og de processer, som forskere kan observere i disse meget komplekse netværk. Forskellige slags dataindsamling hjælper simulatoren med at evaluere, hvad der foregår inden for et biologisk eller kunstigt netværk.
For effektivt at vise menneskelige operatører, hvordan et neuralt netværk fungerer, inkluderer neurale netværkssimulatorer oftest alsidig visuAl -grænseflader, der præsenterer data på en grafisk måde. Mange af disse har flere vinduer, der er mærket for nem identifikation af datamoduler eller opgavebjælker. Simulatorer kan omfatte farvekodede visuals, der viser brugerne, hvordan et neuralt netværk fungerer i simulering.
Arten af en neuralt netværkssimulator er, at den prøver at kopiere netværkets arbejde. Eksperter har påpeget, at de værktøjer, som forskere bruger til at evaluere kunstige neurale netværk i dagens forskningsverden, ofte er mere komplekse end en enkelt simulering. Af denne grund kan forskere, der studerer kunstige neurale netværk, henvise til disse værktøjer som mere generelle "platforme" eller "forskningsmiljøer."
Neurale netværkssimulatorer er stadig den mest avancerede måde at evaluere biologiske neurale netværk på. Disse værktøjer er populære til at observere hjernerens adfærd hos mennesker og dyr. En anden klasse af simulatorer kaldet DATA -analysesimulatorer bruges ofte til opgaver som datamining og prognoser. Simulatorer kan give forudsigelige modeller eller blot passivt videresende information om en test- eller netværksdrift.
En anden måde, hvorpå neurale netværkssimulatorer er differentieret, er forresten, at de genererer eller fanger data. Disse inkluderer databaseteknologier, hvor en bestemt model kan appellere til et forsknings- og udviklingsteam, ifølge parametrene for deres forskning og deres intentioner eller eventuelle mål. Disse spænder fra enkle regnearkdesign til komplekse multi-window-programmer med avancerede algoritmer og kapacitet.