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BackBrain <ul><li>Descripción: BackBrain simula redes de tipo Backpropagation; permite, crear,entrenar y analizar redes. T...
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WinNN <ul><li>Descripción: WinNN incorpora una interfaz amigable muy útil además  de un gran potencial computacional. WinN...
Xerion Simulator <ul><li>Descripción: Xerion esta conformado por un conjunto de bibliotecas en C que pueden ser usadas par...
Neural Network  Toolbox (Matlab) <ul><li>Descripción: Herramienta para el desarrollo y entrenamiento de redes neuronales b...
Referencias <ul><li>Pacific North National </li></ul><ul><li>Avaliable software:  Artificial Neural Networks . </li></ul><...
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SIMULADORES REDES NEURONALES

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  1. 1. Simuladores de RNA <ul><li>The ART Gallery </li></ul><ul><li>BackBrain </li></ul><ul><li>Backprop-1.4 </li></ul><ul><li>bps </li></ul><ul><li>FuNeGen </li></ul><ul><li>Hyperplane Animator </li></ul><ul><li>LVQ PAK </li></ul><ul><li>NETS </li></ul><ul><li>NeuralShell </li></ul><ul><li>NeuDL </li></ul><ul><li>Neurfuzz </li></ul><ul><li>NeuroForecaster/GA </li></ul><ul><li>NeuroSolutions </li></ul><ul><li>NevProp </li></ul>
  2. 2. Simuladores de RNA <ul><li>NICO </li></ul><ul><li>nn/xnn </li></ul><ul><li>PDP Software </li></ul><ul><li>Pittnet </li></ul><ul><li>SOM PAK </li></ul><ul><li>SPIDER Web Neural Network Library </li></ul><ul><li>TDNN </li></ul><ul><li>tlearn </li></ul><ul><li>WinNN </li></ul><ul><li>Xerion Simulator </li></ul><ul><li>Neural Network Toolbox </li></ul>
  3. 3. The ART Gallery <ul><li>Descripción: ART Gallery es una serie de procedimientos dedicados a ser usados con otros códigos para implementar redes neuronales de tipo ART. </li></ul><ul><li>Plataforma: Windows , UNIX </li></ul><ul><li>Desarrolladores: Lars H. Liden </li></ul>
  4. 4. BackBrain <ul><li>Descripción: BackBrain simula redes de tipo Backpropagation; permite, crear,entrenar y analizar redes. También crea modelos en 3D de redes dinámicas. </li></ul><ul><li>Plataforma: Power Macintosh with Sistem 7 </li></ul><ul><li>Desarrollador: University of Southampton UK. </li></ul>
  5. 5. Backprop-1.4 <ul><li>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. </li></ul><ul><li>Plataforma: DOS </li></ul><ul><li>Desarrollador: University of Kassel </li></ul>
  6. 6. bps <ul><li>Descripción: Sistema para el desarrollo de redes entrenadas por el algoritmo de retropropagación de error. </li></ul><ul><li>Plataformas: PC, VAX, MAC. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Eugene Norris, Computer Science Deparment; Georgr Mason University, Virginia USA. </li></ul>
  7. 7. FuNeGen <ul><li>Descripción: Esta basado en los conceptos de sistemas neurodifusos, puede generar sistemas de clasificación difusa de información muestreada, no hay limitantes en cuanto al numero de entradas y salidas; además permite eliminar entradas redundantes de manera automática. </li></ul><ul><li>Desarrollador:Darmstadt University of Tech. </li></ul>
  8. 8. Hyperplane Animator <ul><li>Descripción: Hyperplane Animator es un programa que permite fácilmente de manera gráfica el entrenamiento de redes neuronales de retropropagación. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Paul Hoeper and Lori Pratt; Rutgers University </li></ul>
  9. 9. LVQ PAK <ul><li>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. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Teuvo Kohonen, Helsinki University of Technology; Finlandia </li></ul>
  10. 10. NETS <ul><li>Descripción: Network Execution and Training Simulator (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. </li></ul><ul><li>Desarrollador: COSMIC, University of Georgia </li></ul>
  11. 11. Neural Networks at your Firgertips <ul><li>Descripción: simulador de las 8 mas populares arquitecturas de redes neuronales; código portable , autocontenido en ANSI C. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Adaline, Backpropagation, Hopfield, Memoria Asociativa Bidireccional, maquina de Bolzmann, counterpropagation, SOM, ART. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Karsten Kutza, Berlin Alemania. </li></ul>
  12. 12. NeuralShell <ul><li>Descripción: Es un Shell el cual llama simuladores individuales de redes neuronales artificiales. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Hopfield, Hamming, Backpropagation, Mapas de Kohonen, Aprendizaje Competitivo, Retropropagación Adaptativa. </li></ul><ul><li>Plataforma: UNIX (SUN, Cray). </li></ul><ul><li>Desarrollador: SPANN Laboratory, Ohio State University, columbus, USA. </li></ul>
  13. 13. NeuroSolutions <ul><li>Descripción: Sistema consistente de un conjunto de tutoriales de diferentes tipos de redes entre las cuales están, Perceptron, asociador lineal, filtros adaptativos, redes jordan-elman, Mapas de Kohonen, redes de base radial, etc. El software permite construir y entrenar redes neuronales además genera código ANSI C/C++. </li></ul><ul><li>Plataforma: Windows 95. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Neurodimension inc. </li></ul>
  14. 14. NeuDL <ul><li>Neural Network Description Lenguage es una nueva herramienta con un lenguaje de programación interprete, dedicado a la construcción, entrenamiento, prueba y corridas de diseños de redes neuronales. Actualmente, esta limitada a redes tipo backpropagation. </li></ul><ul><li>Desarrollador:Joy Rogers, University of Alabama </li></ul>
  15. 15. Neurfuzz <ul><li>Descripción: Neurofuzz 1.0 es un generador de código C para sistemas difusos y redes neuronales artificiales tipo Backpropagation. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Luca Marchese. </li></ul>
  16. 16. NeuroForecaster/GA <ul><li>Descripción: NeuroForecaster/GA Versión 7.0 es una red neuronal de 32 bits y algoritmos genéticos basados en programas de predicción orientados a finanzas y negocios. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Neurogeneticos. </li></ul><ul><li>Desarrollador: NIBS Inc . </li></ul>
  17. 17. NevProp <ul><li>Descripción: NevProp es un programa fácil de usar para redes feedforward tipo perceptron multicapa y Back propagation. Usa una interfaz interactiva basada en caracteres. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Quick Propagation. </li></ul><ul><li>Plataforma: DOS, Macintosh, Unix. </li></ul><ul><li>Desarrollador: University of Nevada at Reno </li></ul>
  18. 18. NICO Artificial Neural Network Toolkit <ul><li>Descripción: Es una herramienta de desarrollo de redes neuronales, diseñada y optimizadas para el reconocimiento automático de voz; se pueden construir redes con conexiones recurrentes y retardos, la topología de las redes es muy flexible, permite cualquier numero de capas y las cuales pueden ser arbitrariamente conectadas. </li></ul><ul><li>Plataforma : UNIX, código fuente ANSI-C en :HPUX, SUN Solaris, Linux. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Nikko Strom, Speech music and Hearing, Stockholm Sweden. </li></ul>
  19. 19. nn/xnn <ul><li>Descripción : nn/xnn es un sistema para el desarrollo y simulación de redes neuronales. Nn es un lenguaje de alto nivel para la especificación de redes neuronales, dicho compilador puede generar código en C o programas ejecutables; al usar los modelos incluidos en el sistema la programación no es necesaria. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Madaline, Backpropagation, ART1, counterpropagation, Elman,GRNN, Hopfield, Jordan, LVQ, Perceptron, Redes de base radial, Mapas de Kohonen. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Neureka ANS, Solheimsviken, Norway. </li></ul>
  20. 20. PDP Software <ul><li>Descripción: Simulador de procesos distribuidos en paralelo. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Redes Feedforward y varias redes recurrentes , Maquina de Bolzmann, Hopfield, redes estocasticas continuas. </li></ul><ul><li>Plataforma: UNIX, MSDOS. </li></ul><ul><li>Desarrollador: </li></ul>
  21. 21. Pittnet <ul><li>Descripción: El propósito del sistema es permitir al usuario construir, entrenar y probar diferentes tipos de redes neuronales. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Redes Feedforward con backpropagation, ART1, SOM, RBF. </li></ul><ul><li>Plataforma: DOS y código fuente C++. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Brian Carnahan y alice E. Smith, University of Pittsburgh, USA </li></ul>
  22. 22. SpiderWeb Neural Network Library <ul><li>Descripción: Código fuente C++ para implementar redes neuronales; esta diseñado para ser fácilmente extendido a aumentar sus capacidades. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Backpropagation. </li></ul><ul><li>Plataforma: Código fuente C++. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Robert Klapper </li></ul>
  23. 23. Time Delay Neural Network - TDNN <ul><li>Descripción: El sistema consiste de una red con una topología fija predefinida para el reconocimiento de dígitos hablados del 0 al 9 partiendo de voz continua, la capa de entrada consiste de un arreglo de 16 x 11 unidades. </li></ul><ul><li>Plataforma: DOS. </li></ul><ul><li>Desarrollador: University de Ulm. </li></ul>
  24. 24. tlearn <ul><li>Descrpción: tlearn es un simulador de redes neuronales la cual implementa la regla de aprendizaje de retropropagación, incluye redes recurrentes simples; incluye un editor de textos y un gran numero de utilerias para el análisis de datos. </li></ul><ul><li>Plataformas: Mac OS 7.5+, Windows 95, Unix. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Kim Plunkett y Jeffrey L. Elman </li></ul>
  25. 25. WinNN <ul><li>Descripción: WinNN incorpora una interfaz amigable muy útil además de un gran potencial computacional. WinNN es una herramienta que esta dedicada a usuarios principiantes y mas avanzados de redes neuronales. Permite implementar redes feeforward multicapa utilizando el algoritmo de retropropagación para su entrenamiento. </li></ul><ul><li>Algoritmo: Backpropagation. </li></ul><ul><li>Plataforma: MS-Windows </li></ul>
  26. 26. Xerion Simulator <ul><li>Descripción: Xerion esta conformado por un conjunto de bibliotecas en C que pueden ser usadas para la construcción de redes neuronales experimentales complejas, y preconstruir simuladores escritos con estas bibliotecas. </li></ul><ul><li>Algoritmos: Backpropagation, Backpropagation recurrente, Maquina de Bolzmann, SOM, LVQ, FEM, CL. </li></ul><ul><li>Plataforma: Silicon Graphics and SUN. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Xerion Project, University of Toronto </li></ul>
  27. 27. Neural Network Toolbox (Matlab) <ul><li>Descripción: Herramienta para el desarrollo y entrenamiento de redes neuronales bajo el ambiente de Matlab. Redes de tipo perceptron, adaline, backpropagation, redes de base radial, SOM, Elman, Hopfield, LVQ. </li></ul><ul><li>Plataforma: Windows 95, 98. </li></ul><ul><li>Desarrollador: Mathworks. </li></ul>
  28. 28. Referencias <ul><li>Pacific North National </li></ul><ul><li>Avaliable software: Artificial Neural Networks . </li></ul><ul><li>Http://www.emsl.pnl.gov:2080/proj/neuron/neural/systems/shareware.html </li></ul><ul><li>CNET Shareware.com </li></ul><ul><li>Busqueda: Neural Networks </li></ul>
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