Cebra
FreeCEBRA est un algorithme d'auto-apprentissage pour l'analyse interprétable des séries temporelles. Il décode des données neuronales et comportementales complexes, révélant des structures cachées.
CEBRA est un algorithme d'apprentissage auto-supervisé pour l'analyse d'enregistrements de haute dimension. Il met en correspondance l'activité neuronale avec des plongements interprétables et cohérents. Vous utilisez CEBRA pour compresser des données de séries temporelles et révéler des structures cachées. Cet outil excelle avec des enregistrements comportementaux et neuronaux simultanés. Vous pouvez décoder l'activité du cortex visuel de la souris pour reconstruire des vidéos visionnées. Vous décodez également les trajectoires du cortex sensoriomoteur des primates et la position de l'animal pendant la navigation. CEBRA fournit une approche basée sur des hypothèses ou sur la découverte. Il produit des espaces latents performants. Vous obtenez des résultats précis pour votre recherche en neurosciences. Explorez ses capacités grâce à la documentation et aux démonstrations.
Use Cases
• Décoder l'activité neuronale du cortex visuel pour reconstruire une vidéo visionnée. • Décoder les trajectoires du cortex sensori-moteur des primates. • Décoder la position pendant la navigation. • Analyser les données de l'hippocampe de rat pour la corrélation position/activité neuronale. • Intégrer les données du cortex visuel primaire de souris avec les caractéristiques d'images DINO. • Analyser les données neuronales des cortex moteurs primaires et somatosensoriels.
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