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Cebra

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Cebra是一种机器学习工具,使用非线性技术从同时记录的联合行为和神经数据中创建一致且高性能的潜在空间。

主要特点:

  • 神经潜在嵌入:用于假设检验和发现驱动的分析。
  • 验证准确性:在钙和电生理数据集、感觉和运动任务以及跨物种的简单或复杂行为上证明了有效性。
  • 多会话和无标签:可用于单个或多个会话数据集,并且不需要标签。
  • 高准确度解码:提供从视觉皮层快速解码自然电影的能力。
  • 代码可用性:在GitHub上访问工具的代码,并在arxiv.org上阅读预印本。
  • 使用案例:

    • 分析和解码行为和神经数据,揭示潜在的神经表示。

    • 在神经科学研究中绘制和发现复杂的运动学特征。

    • 在各种数据类型和实验中产生一致的潜在空间。

    Cebra是神经科学家的有价值的工具,他们希望分析和解码行为和神经数据,以更好地理解适应性行为所涉及的潜在神经表示。

    Cebra是一种机器学习工具,使用非线性技术从同时记录的联合行为和神经数据中创建一致且高性能的潜在空间。

    主要特点:

  • 神经潜在嵌入:用于假设检验和发现驱动的分析。
  • 验证准确性:在钙和电生理数据集、感觉和运动任务以及跨物种的简单或复杂行为上证明了有效性。
  • 多会话和无标签:可用于单个或多个会话数据集,并且不需要标签。
  • 高准确度解码:提供从视觉皮层快速解码自然电影的能力。
  • 代码可用性:在GitHub上访问工具的代码,并在arxiv.org上阅读预印本。
  • 使用案例:

    • 分析和解码行为和神经数据,揭示潜在的神经表示。

    • 在神经科学研究中绘制和发现复杂的运动学特征。

    • 在各种数据类型和实验中产生一致的潜在空间。

    Cebra是神经科学家的有价值的工具,他们希望分析和解码行为和神经数据,以更好地理解适应性行为所涉及的潜在神经表示。

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