Närvivõrgu simulaator on omamoodi tehniline tööriist, mis püüab analüüsida süsteeme, mis peegeldavad inimese või looma aju tegevust. Tehisnärvivõrgud jäljendavad bioloogiliste neuronite rühmi, püüdes kasutada inimeste ja loomade aju bioloogilisi tehnikaid uute tehnoloogiate väljatöötamiseks. Närvivõrgu simulaator võib pakkuda tehisnärvivõrgu modelleerimist või teatud tüüpi uurimistöö prototüüpi.
Üldiselt on närvivõrgu simulaator ressurss teadlastele, kes tegelevad närvivõrgu toimimise väljaselgitamisega. Lai valik tööriistu analüüsib närvivõrgu algoritme ja protsesse, mida teadlased saavad nendes väga keerulistes võrkudes jälgida. Erinevat tüüpi andmete kogumine aitab simulaatoril hinnata, mis toimub bioloogilises või tehisvõrgus.
Et näidata inimoperaatoritele tõhusalt, kuidas närvivõrk toimib, sisaldavad närvivõrgu simulaatorid enamasti mitmekülgseid visuaalseid liideseid, mis esitavad andmeid graafiliselt. Paljudel neist on mitu akent, mis on märgistatud andmemoodulite või tegumiribade hõlpsaks tuvastamiseks. Simulaatorid võivad sisaldada värvikoodiga visuaale, mis näitavad kasutajatele, kuidas närvivõrk simulatsioonis töötab.
Närvivõrgu simulaatori olemus seisneb selles, et see üritab võrgu toimimist kopeerida. Eksperdid on välja toonud, et tänapäeva teadusmaailmas on vahendid, mida teadlased tehisnärvivõrkude hindamiseks kasutavad, sageli keerukamad kui üksainus simulatsioon. Sel põhjusel võivad kunstlikke närvivõrke uurivad teadlased nimetada neid tööriistu üldisemateks “platvormideks” või “uurimiskeskkondadeks”.
Neuraalvõrgu simulaatorid on endiselt kõige arenenum viis bioloogiliste närvivõrkude hindamiseks. Need vahendid on populaarsed inimeste ja loomade ajukäitumise jälgimisel. Teist simulaatorite klassi, mida nimetatakse andmeanalüüsi simulaatoriteks, kasutatakse sageli selliste ülesannete jaoks nagu andmete kaevandamine ja prognoosimine. Simulaatorid võivad pakkuda ennustavaid mudeleid või lihtsalt passiivselt edastada teavet testi või võrgu toimimise kohta.
Teine viis, kuidas närvivõrgu simulaatoreid eristatakse, on see, kuidas nad andmeid genereerivad või hõivavad. Nende hulka kuuluvad andmebaasitehnoloogiad, mille puhul konkreetne mudel võib uurimis- ja arendusmeeskonnale huvi pakkuda vastavalt nende uurimistöö parameetritele ja kavatsustele või võimalikele eesmärkidele. Need ulatuvad lihtsatest tabelikujundustest kuni keerukate mitme akna programmideni, millel on täiustatud algoritmid ja võimsus.