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Cebra

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Cebra est un outil d'apprentissage automatique qui utilise des techniques non linéaires pour créer des espaces latents cohérents et performants à partir de données comportementales et neuronales enregistrées simultanément.

Caractéristiques clés :

  • Intégration neuronale latente : Utilisation pour les tests d'hypothèses et l'analyse axée sur la découverte.
  • Précision validée : Efficacité prouvée sur des ensembles de données de calcium et d'électrophysiologie, des tâches sensorielles et motrices, et des comportements simples ou complexes chez différentes espèces.
  • Multi-session et sans étiquette : Peut être utilisé avec des ensembles de données à une ou plusieurs sessions et sans étiquettes.
  • Décodage de haute précision : Fournit un décodage rapide des films naturels provenant du cortex visuel.
  • Disponibilité du code : Accédez au code de l'outil sur GitHub et lisez la prépublication sur arxiv.org.
  • Utilisations :

    • Analyser et décoder les données comportementales et neuronales pour révéler les représentations neuronales sous-jacentes.

    • Cartographier et découvrir des caractéristiques cinématiques complexes dans la recherche en neurosciences.

    • Produire des espaces latents cohérents pour différents types de données et expériences.

    Cebra est un outil précieux pour les neuroscientifiques qui souhaitent analyser et décoder les données comportementales et neuronales, leur permettant de mieux comprendre les représentations neuronales sous-jacentes impliquées dans les comportements adaptatifs.

    Cebra est un outil d'apprentissage automatique qui utilise des techniques non linéaires pour créer des espaces latents cohérents et performants à partir de données comportementales et neuronales enregistrées simultanément.

    Caractéristiques clés :

  • Intégration neuronale latente : Utilisation pour les tests d'hypothèses et l'analyse axée sur la découverte.
  • Précision validée : Efficacité prouvée sur des ensembles de données de calcium et d'électrophysiologie, des tâches sensorielles et motrices, et des comportements simples ou complexes chez différentes espèces.
  • Multi-session et sans étiquette : Peut être utilisé avec des ensembles de données à une ou plusieurs sessions et sans étiquettes.
  • Décodage de haute précision : Fournit un décodage rapide des films naturels provenant du cortex visuel.
  • Disponibilité du code : Accédez au code de l'outil sur GitHub et lisez la prépublication sur arxiv.org.
  • Utilisations :

    • Analyser et décoder les données comportementales et neuronales pour révéler les représentations neuronales sous-jacentes.

    • Cartographier et découvrir des caractéristiques cinématiques complexes dans la recherche en neurosciences.

    • Produire des espaces latents cohérents pour différents types de données et expériences.

    Cebra est un outil précieux pour les neuroscientifiques qui souhaitent analyser et décoder les données comportementales et neuronales, leur permettant de mieux comprendre les représentations neuronales sous-jacentes impliquées dans les comportements adaptatifs.

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