Este documento describe varios simuladores y herramientas de redes neuronales artificiales, incluyendo su descripción, plataforma de desarrollo y creador. Algunos de los simuladores mencionados son Backprop-1.4, FuNeGen, Hyperplane Animator, NeuralShell, NeuroSolutions, NICO y Neural Network Toolbox.

1. Simuladores de RNA The ART Gallery BackBrain Backprop-1.4 bps FuNeGen Hyperplane Animator LVQ PAK NETS NeuralShell NeuDL Neurfuzz NeuroForecaster/GA NeuroSolutions NevProp

2. Simuladores de RNA NICO nn/xnn PDP Software Pittnet SOM PAK SPIDER Web Neural Network Library TDNN tlearn WinNN Xerion Simulator Neural Network Toolbox

3. The ART Gallery Descripción: ART Gallery es una serie de procedimientos dedicados a ser usados con otros códigos para implementar redes neuronales de tipo ART. Plataforma: Windows , UNIX Desarrolladores: Lars H. Liden

4. 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.

5. 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

6. bps Descripción: Sistema para el 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.

7. FuNeGen 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. Desarrollador:Darmstadt University of Tech.

8. Hyperplane Animator Descripción: Hyperplane Animator es un programa que permite fácilmente de manera gráfica el entrenamiento de redes neuronales de retropropagación. Desarrollador: Paul Hoeper and Lori Pratt; Rutgers University

9. 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

10. NETS 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. Desarrollador: COSMIC, University of Georgia

11. Neural Networks at your Firgertips Descripción: simulador de las 8 mas populares arquitecturas 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.

12. 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.

13. NeuroSolutions 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++. Plataforma: Windows 95. Desarrollador: Neurodimension inc.

14. NeuDL 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. Desarrollador:Joy Rogers, University of Alabama

15. Neurfuzz Descripción: Neurofuzz 1.0 es un generador de código C para sistemas difusos y redes neuronales artificiales tipo Backpropagation. Desarrollador: Luca Marchese.

16. NeuroForecaster/GA 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. Algoritmos: Neurogeneticos. Desarrollador: NIBS Inc .

17. NevProp Descripción: NevProp es un programa fácil de usar para redes feedforward tipo perceptron multicapa y Back propagation. Usa una interfaz interactiva basada en caracteres. Algoritmos: Quick Propagation. Plataforma: DOS, Macintosh, Unix. Desarrollador: University of Nevada at Reno

18. NICO Artificial Neural Network Toolkit 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. Plataforma : UNIX, código fuente ANSI-C en :HPUX, SUN Solaris, Linux. Desarrollador: Nikko Strom, Speech music and Hearing, Stockholm Sweden.

19. nn/xnn 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. Algoritmos: Madaline, Backpropagation, ART1, counterpropagation, Elman,GRNN, Hopfield, Jordan, LVQ, Perceptron, Redes de base radial, Mapas de Kohonen. Desarrollador: Neureka ANS, Solheimsviken, Norway.

20. PDP Software Descripción: Simulador de procesos distribuidos en paralelo. Algoritmos: Redes Feedforward y varias redes recurrentes , Maquina de Bolzmann, Hopfield, redes estocasticas continuas. Plataforma: UNIX, MSDOS. Desarrollador:

21. Pittnet Descripción: El propósito del sistema es permitir al usuario construir, entrenar y probar diferentes tipos de redes neuronales. Algoritmos: Redes Feedforward con backpropagation, ART1, SOM, RBF. Plataforma: DOS y código fuente C++. Desarrollador: Brian Carnahan y alice E. Smith, University of Pittsburgh, USA

22. SpiderWeb Neural Network Library Descripción: Código fuente C++ para implementar redes neuronales; esta diseñado para ser fácilmente extendido a aumentar sus capacidades. Algoritmos: Backpropagation. Plataforma: Código fuente C++. Desarrollador: Robert Klapper

23. Time Delay Neural Network - TDNN 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. Plataforma: DOS. Desarrollador: University de Ulm.

24. tlearn 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. Plataformas: Mac OS 7.5+, Windows 95, Unix. Desarrollador: Kim Plunkett y Jeffrey L. Elman

25. WinNN 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. Algoritmo: Backpropagation. Plataforma: MS-Windows

26. Xerion Simulator 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. Algoritmos: Backpropagation, Backpropagation recurrente, Maquina de Bolzmann, SOM, LVQ, FEM, CL. Plataforma: Silicon Graphics and SUN. Desarrollador: Xerion Project, University of Toronto

27. Neural Network Toolbox (Matlab) 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. Plataforma: Windows 95, 98. Desarrollador: Mathworks.

28. Referencias Pacific North National Avaliable software: Artificial Neural Networks . Http://www.emsl.pnl.gov:2080/proj/neuron/neural/systems/shareware.html CNET Shareware.com Busqueda: Neural Networks