Vad är en neural nätverkssimulator?

En neural nätverkssimulator är ett slags tekniskt verktyg som försöker analysera system som speglar aktiviteterna i den mänskliga eller djurhjärnan.Konstgjorda neurala nätverk imiterar grupper av biologiska neuroner, i försök att använda de typer av biologisk teknik i mänskliga och djurhjärnor för utveckling av ny teknik.En neural nätverkssimulator kan tillhandahålla modellering eller någon form av forskningsprototyp för ett konstgjort neuralt nätverk.

Generellt sett är neuralnätverkssimulatorn en resurs för forskare som är engagerade i 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 konstgjort nätverk.

För att effektivt visa mänskliga operatörer hur ett neuralt nätverk fungerar, inkluderar neurala nätverkssimulatorer oftast 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 uppgiftsfält.Simulatorer kan inkludera färgkodade bilder som visar användare hur ett neuralt nätverk fungerar i simulering.

Arten av en neural nätverkssimulator är att den försöker kopiera nätverkets arbete.Experter har påpekat att i dagens forskningsvärld är de verktyg som forskare 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 allmänna "plattformar" eller "forskningsmiljöer."

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

Ett annat sätt som neurala nätverkssimulatorer är differentierade är på det sätt som de genererar eller fångar data.Dessa inkluderar databasteknologier där en specifik modell kan tilltala ett forsknings- och utvecklingsteam, enligt parametrarna för deras forskning och deras avsikter eller eventuella mål.Dessa sträcker sig från enkla kalkylarkdesign till komplexa program med flera fönster med avancerade algoritmer och kapacitet.