Vad är en Neural Network Simulator?

En neural nätverkssimulator är ett slags tekniskt verktyg som försöker analysera system som speglar aktiviteterna hos människan eller djurhjärnan. Konstgjorda neurala nätverk imiterar grupper av biologiska nervceller i försök att använda den biologiska tekniken i människors och djurhjärnor för utveckling av ny teknik. En neuralt nätverkssimulator kan tillhandahålla modellering eller någon form av forskningsprototyp för ett konstgjordt neuralt nätverk.

I allmänhet är den neurala nätverkssimulatorn en resurs för forskare som arbetar med att ta reda på hur det neurala nätverket fungerar. Ett brett utbud av verktyg kommer att analysera algoritmerna i ett neuralt nätverk och de processer som forskare kan observera i dessa mycket komplexa nätverk. Olika typer av datainsamling hjälper simulatorn att utvärdera vad som händer i ett biologiskt eller konstgjord nätverk.

För att effektivt visa mänskliga operatörer hur ett neuralt nätverk fungerar, inkluderar neurala nätverkssimulatorer ofta mångsidiga visuella gränssnitt som presenterar data på ett grafiskt sätt. Många av dessa har flera fönster som är märkta för enkel identifiering av datamoduler eller aktivitetsfält. Simulatorer kan inkludera färgkodade bilder som visar användare hur ett neuralt nätverk fungerar i simulering.

Karaktären av en neural nätverkssimulator är att den försöker kopiera nätverkets funktion. Experter har påpekat att i dagens forskningsvärld är verktygen som forskarna använder för att utvärdera konstgjorda neurala nätverk ofta mer komplexa än en enda simulering. Av denna anledning kan forskare som studerar konstgjorda neurala nätverk hänvisa till dessa verktyg som mer generella "plattformar" eller "forskningsmiljöer."

Neurala nätverkssimulatorer är fortfarande det mest avancerade sättet att utvärdera biologiska nervnätverk. Dessa verktyg är populära när det gäller att observera hjärnbeteenden hos människor och djur. En annan klass av simulatorer som kallas dataanalysimulatorer används ofta för uppgifter som data mining och prognoser. Simulatorer kan tillhandahålla prediktiva modeller eller helt enkelt passivt vidarebefordra information om ett test- eller nätverksoperation.

Ett annat sätt att neurala nätverkssimulatorer differentieras är på det sättet att de genererar eller fångar data. Dessa inkluderar databasteknologier där en specifik modell kan tilltala ett forsknings- och utvecklingsgrupp, beroende på parametrarna för deras forskning och deras avsikter eller eventuella mål. Dessa sträcker sig från enkla kalkylarkkonstruktioner till komplexa multifönsterprogram med avancerade algoritmer och kapacitet.