Symulator sieci neuronowej jest rodzajem narzędzia technicznego, które próbuje analizować systemy, które odzwierciedlają aktywność mózgu człowieka lub zwierzęcia. Sztuczne sieci neuronowe naśladują grupy neuronów biologicznych, próbując wykorzystać rodzaje inżynierii biologicznej w mózgach ludzi i zwierząt do rozwoju nowych technologii. Symulator sieci neuronowej może zapewnić modelowanie lub pewien rodzaj prototypu badawczego sztucznej sieci neuronowej.
Ogólnie rzecz biorąc, symulator sieci neuronowej jest źródłem informacji dla badaczy zajmujących się badaniem sposobu działania sieci neuronowej. Szeroka gama narzędzi będzie analizować algorytmy w sieci neuronowej oraz procesy, które naukowcy mogą zaobserwować w tych wysoce złożonych sieciach. Różne rodzaje gromadzenia danych pomagają symulatorowi ocenić, co dzieje się w sieci biologicznej lub sztucznej.
Aby skutecznie pokazać ludzkim operatorom, jak działa sieć neuronowa, symulatory sieci neuronowych zawierają najczęściej wszechstronne interfejsy wizualne, które prezentują dane w sposób graficzny. Wiele z nich ma wiele okien oznaczonych etykietami w celu łatwej identyfikacji modułów danych lub pasków zadań. Symulatory mogą zawierać wizualizacje oznaczone kolorami, które pokazują użytkownikom, jak sieć neuronowa działa w symulacji.
Natura symulatora sieci neuronowej polega na tym, że próbuje skopiować działanie sieci. Eksperci wskazali, że w dzisiejszym świecie badawczym narzędzia wykorzystywane przez naukowców do oceny sztucznych sieci neuronowych są często bardziej złożone niż pojedyncza symulacja. Z tego powodu naukowcy badający sztuczne sieci neuronowe mogą odnosić się do tych narzędzi jako bardziej ogólnych „platform” lub „środowisk badawczych”.
Symulatory sieci neuronowych są nadal najbardziej zaawansowanym sposobem oceny biologicznych sieci neuronowych. Narzędzia te są popularne w obserwowaniu zachowania mózgu ludzi i zwierząt. Inna klasa symulatorów, zwana symulatorami analizy danych, jest często wykorzystywana do zadań takich jak eksploracja danych i prognozowanie. Symulatory mogą dostarczać modele predykcyjne lub po prostu pasywnie przekazywać informacje o teście lub działaniu sieci.
Innym sposobem różnicowania symulatorów sieci neuronowych jest sposób generowania lub przechwytywania danych. Należą do nich technologie baz danych, w których określony model może spodobać się zespołowi badawczo-rozwojowemu, zgodnie z parametrami ich badań i ich intencjami lub ostatecznymi celami. Obejmują one zarówno proste projekty arkuszy kalkulacyjnych, jak i złożone programy wielookienkowe z zaawansowanymi algorytmami i pojemnością.