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Cebra

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Cebra ist ein Machine-Learning-Tool, das nichtlineare Techniken verwendet, um konsistente und leistungsstarke latente Räume aus gemeinsam aufgezeichneten Verhaltens- und neuronalen Daten zu erstellen.

Schlüsselfunktionen:

  • Neuronale Latent-Embeddings: Verwendung für Hypothesentests und entdeckungsgetriebene Analysen.
  • Validierte Genauigkeit: Wirksamkeit auf Calcium- und Elektrophysiologie-Datensätzen, sensorischen und motorischen Aufgaben sowie einfachen oder komplexen Verhaltensweisen über Arten hinweg nachgewiesen.
  • Mehrere Sitzungen und labelfrei: Kann mit einzelnen oder mehreren Sitzungsdatensätzen und ohne Labels verwendet werden.
  • Hochgenaue Decodierung: Bietet schnelle Decodierung von natürlichen Filmen aus dem visuellen Kortex.
  • Code-Verfügbarkeit: Greifen Sie auf den Code des Tools auf GitHub zu und lesen Sie das Preprint auf arxiv.org.
  • Anwendungsfälle:

    • Analyse und Decodierung von Verhaltens- und neuronalen Daten zur Aufdeckung zugrunde liegender neuronaler Repräsentationen.

    • Kartierung und Aufdeckung komplexer kinematischer Merkmale in der Neurowissenschaft.

    • Erzeugung konsistenter latenter Räume über verschiedene Datentypen und Experimente hinweg.

    Cebra ist ein wertvolles Werkzeug für Neurowissenschaftler, die Verhaltens- und neuronale Daten analysieren und decodieren möchten, um die zugrunde liegenden neuronalen Repräsentationen adaptiver Verhaltensweisen besser zu verstehen.

    Cebra ist ein Machine-Learning-Tool, das nichtlineare Techniken verwendet, um konsistente und leistungsstarke latente Räume aus gemeinsam aufgezeichneten Verhaltens- und neuronalen Daten zu erstellen.

    Schlüsselfunktionen:

  • Neuronale Latent-Embeddings: Verwendung für Hypothesentests und entdeckungsgetriebene Analysen.
  • Validierte Genauigkeit: Wirksamkeit auf Calcium- und Elektrophysiologie-Datensätzen, sensorischen und motorischen Aufgaben sowie einfachen oder komplexen Verhaltensweisen über Arten hinweg nachgewiesen.
  • Mehrere Sitzungen und labelfrei: Kann mit einzelnen oder mehreren Sitzungsdatensätzen und ohne Labels verwendet werden.
  • Hochgenaue Decodierung: Bietet schnelle Decodierung von natürlichen Filmen aus dem visuellen Kortex.
  • Code-Verfügbarkeit: Greifen Sie auf den Code des Tools auf GitHub zu und lesen Sie das Preprint auf arxiv.org.
  • Anwendungsfälle:

    • Analyse und Decodierung von Verhaltens- und neuronalen Daten zur Aufdeckung zugrunde liegender neuronaler Repräsentationen.

    • Kartierung und Aufdeckung komplexer kinematischer Merkmale in der Neurowissenschaft.

    • Erzeugung konsistenter latenter Räume über verschiedene Datentypen und Experimente hinweg.

    Cebra ist ein wertvolles Werkzeug für Neurowissenschaftler, die Verhaltens- und neuronale Daten analysieren und decodieren möchten, um die zugrunde liegenden neuronalen Repräsentationen adaptiver Verhaltensweisen besser zu verstehen.

    Preismodell:

    free
    Kategorien: #research-assistant
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