Neuroninio tinklo simuliatorius yra tam tikras technologijų įrankis, kuriuo bandoma analizuoti sistemas, atspindinčias žmogaus ar gyvūno smegenų veiklą. Dirbtiniai neuroniniai tinklai imituoja biologinių neuronų grupes, bandydami panaudoti žmogaus ir gyvūnų smegenų biologinės inžinerijos rūšis kuriant naujas technologijas. Neuroninio tinklo treniruoklis gali suteikti dirbtinio neuroninio tinklo modeliavimą arba tam tikrą tyrimo prototipą.
Paprastai neuroninio tinklo treniruoklis yra šaltinis tyrėjams, kurie sprendžia, kaip veikia neuroninis tinklas. Įvairūs įrankiai analizuos neuroninio tinklo algoritmus ir procesus, kuriuos mokslininkai gali stebėti šiuose labai sudėtinguose tinkluose. Įvairūs duomenų rinkimo būdai padeda treniruokliui įvertinti, kas vyksta biologiniame ar dirbtiniame tinkle.
Siekiant efektyviai parodyti žmonėms, kaip veikia neuroninis tinklas, neuroninių tinklų simuliatoriai dažniausiai apima įvairiapuses vaizdines sąsajas, kurios duomenis pateikia grafiniu būdu. Daugelyje jų yra keli langai, pažymėti etiketėmis, kad būtų lengva identifikuoti duomenų modulius arba užduočių juostas. Simuliatoriuose gali būti spalvotų vaizdų, rodančių vartotojams, kaip modeliuojant veikia neuroninis tinklas.
Neuroninio tinklo simuliatoriaus prigimtis yra ta, kad jis bando nukopijuoti tinklo veikimą. Ekspertai pažymėjo, kad šiuolaikiniame mokslinių tyrimų pasaulyje įrankiai, kuriuos mokslininkai naudoja dirbtiniams neuroniniams tinklams įvertinti, dažnai yra sudėtingesni nei vienas modeliavimas. Dėl šios priežasties mokslininkai, tyrinėjantys dirbtinius neuroninius tinklus, gali vadinti šias priemones bendresnėmis „platformomis“ arba „tyrimų aplinkomis“.
Neuroninių tinklų simuliatoriai vis dar yra pažangiausias būdas įvertinti biologinius neuroninius tinklus. Šios priemonės populiarios stebint žmonių ir gyvūnų smegenų elgesį. Kita treniruoklių klasė, vadinama duomenų analizės treniruokliais, dažnai naudojama tokioms užduotims kaip duomenų gavyba ir prognozavimas. Simuliatoriai gali pateikti nuspėjamuosius modelius arba tiesiog pasyviai perduoti informaciją apie bandymą ar tinklo veikimą.
Kitas būdas, kuriuo neuroninių tinklų treniruokliai skiriasi, yra tai, kaip jie generuoja arba fiksuoja duomenis. Tai apima duomenų bazių technologijas, kai konkretus modelis gali patikti tyrimų ir plėtros komandai, atsižvelgiant į jų tyrimo parametrus ir ketinimus ar galimus tikslus. Tai svyruoja nuo paprastų skaičiuoklių dizaino iki sudėtingų kelių langų programų su pažangiais algoritmais ir talpa.