神经网络软件

神经网络软件用于仿真、研究、开发和应用人工神经网络，从生物神经网络改编的软件概念，在某些情况下还可以用于更广泛的自适应系统，例如人工智能和机器学习。

神经网络模拟器是用于模拟人工或生物神经网络行为的软件应用程序。他们专注于一种或有限数量的特定类型的神经网络。它们通常是独立的，并不打算产生可以集成在其他软件中的通用神经网络。模拟器通常具有某种形式的内置可视化来xxx训练过程。一些模拟器还可视化神经网络的物理结构。

神经网络的开发环境与上述软件的不同之处主要在于两个方面–它们可用于开发自定义类型的神经网络，并且它们支持在环境外部部署神经网络。在某些情况下，它们具有高级的预处理，分析和可视化功能。

但是，可用的神经网络的大多数实现是各种编程语言和各种平台上的自定义实现。神经网络的基本类型很容易直接实现。还有许多包含神经网络功能的编程库，可用于自定义实现中（例如TensorFlow、Theano等，通常提供与Python、C ++、Java等语言的绑定）。

为了让不同应用程序共享神经网络模型，必须使用通用语言。该预测模型标记语言（PMML）已经提出了解决这一需求。PMML是一种基于XML的语言，它为应用程序提供了一种在兼容PMML的应用程序之间定义和共享神经网络模型（和其他数据挖掘模型）的方式。

PMML为应用程序提供了一种独立于供应商的定义模型的方法，因此专有问题和不兼容性不再是应用程序之间交换模型的障碍。它允许用户在一个供应商的应用程序内开发模型，并使用其他供应商的应用程序来可视化、分析、评估或以其他方式使用模型。以前，这非常困难，但是使用PMML，兼容应用程序之间的模型交换现在非常简单。

提供了一系列产品来生产和消费PMML。这个不断增长的清单包括以下神经网络产品：

• R：通过pmml软件包为神经网络和其他机器学习模型生成PMML。
• SAS Enterprise Miner：为多种挖掘模型生成PMML，包括神经网络、线性和逻辑回归、决策树以及其他数据挖掘模型。
• SPSS：生产用于神经网络以及许多其他挖掘模型的PMML。
• STATISTICA：生产用于神经网络，数据挖掘模型和传统统计模型的PMML。