Simuladores De Redes Neuronales

Simuladores de Redes Neuronales.
1 Introducción
Una de las múltiples técnicas que emplea la Inteligencia Artificial para simular el comportamiento inteligente de los seres humanos, son las denominadas Redes Neuronales Artificiales. Las mismas seducen a profesionales de distintas disciplinas por el gran potencial que ofrecen para resolver problemas complejos.
El principal objetivo de estetrabajo es estudiar e investigar el modo de aprendizaje de las redes neuronales y sus aplicaciones didácticas. Por esta razón se implementan los algoritmos más conocidos que ellas utilizan. En las redes neuronales el conocimiento se incorpora mediante el aprendizaje a partir de ejemplos.
1. The ART Gallery
* Descripción: ART Gallery es una serie de procedimientos dedicados a ser usados conotros códigos para implementar redes neuronales de tipo ART.
* Plataforma: Windows , UNIX
* Desarrolladores: Lars H. Liden
2. BackBrain
* Descripción: BackBrain simula redes de tipo Backpropagation; permite, crear,entrenar y analizar redes. También crea modelos en 3D de redes dinámicas.
* Plataforma: Power Macintosh with Sistem 7
* Desarrollador:University of Southampton UK.
3. Backprop-1.4
* Descripción: Programa manipulado por *Mouse* permite diseñar redes de forma gráfica; el sistema esta limitado a redes con un máximo de 25 neuronas . Fue desarrollado con el propósito de aprendizaje de redes Backpropagation.
* Plataforma: DOS
* Desarrollador: University of Kassel
4. bps
* Descripción: Sistema parael desarrollo de redes entrenadas por el algoritmo de retropropagación de error.
* Plataformas: PC, VAX, MAC.
* Desarrollador: Eugene Norris, Computer Science Deparment; Georgr Mason University, Virginia USA.
5. FuNeGen
* Descripción: Esta basado en los conceptos de sistemas neurodifusos, puede generar sistemas de clasificación difusa de información muestreada, no haylimitantes en cuanto al numero de entradas y salidas; además permite eliminar entradas redundantes de manera automática.
* Desarrollador:Darmstadt University of Tech.
6. Hyperplane Animator
* Descripción: Hyperplane Animator es un programa que permite fácilmente de manera gráfica el entrenamiento de redes neuronales de retropropagación.
* Desarrollador: Paul Hoeper andLori Pratt; Rutgers University
7. LVQ PAK
* Descripción: Es un grupo de métodos aplicables al reconocimiento estadístico de patrones, en los cuales las clases son descritas por un numero relativamente pequeño de vectores código.
* Desarrollador: Teuvo Kohonen, Helsinki University of Technology; Finlandia
8. NETS
* Descripción: Network Execution and TrainingSimulator (NETS) Es una herramienta la cual proporciona un ambiente para el desarrollo y evaluación de redes neuronales. El sistema permite crear y ejecutar configuraciones arbitrarias de redes las cuales usan aprendizaje de retropropagación.
* Desarrollador: COSMIC, University of Georgia
9. Neural Networks at your Firgertips
* Descripción: simulador de las 8 mas popularesarquitecturas de redes neuronales; código portable , autocontenido en ANSI C.
* Algoritmos: Adaline, Backpropagation, Hopfield, Memoria Asociativa Bidireccional, maquina de Bolzmann, counterpropagation, SOM, ART.
* Desarrollador: Karsten Kutza, Berlin Alemania.
10. NeuralShell
* Descripción: Es un Shell el cual llama simuladores individuales de redes neuronales artificiales.* Algoritmos: Hopfield, Hamming, Backpropagation, Mapas de Kohonen, Aprendizaje Competitivo, Retropropagación Adaptativa.
* Plataforma: UNIX (SUN, Cray).
* Desarrollador: SPANN Laboratory, Ohio State University, columbus, USA.
11. NeuroSolutions
* Descripción: Sistema consistente de un conjunto de tutoriales de diferentes tipos de redes entre las cuales están,...