Cebra
FreeCEBRAは、解釈可能な時系列分析のための自己教師あり学習アルゴリズムです。複雑な神経および行動データをデコードし、隠れた構造を明らかにします。
CEBRAは、高次元記録の分析のための自己教師あり学習アルゴリズムです。神経活動を解釈可能で一貫性のある埋め込みにマッピングします。CEBRAを使用して時系列データを圧縮し、隠れた構造を明らかにします。このツールは、同時行動および神経記録に優れています。マウスの視覚野の活動をデコードして、視聴したビデオを再構築できます。また、霊長類の感覚運動野の軌跡や、ナビゲーション中の動物の位置をデコードします。CEBRAは、仮説駆動型または発見駆動型のアプローチを提供します。高性能な潜在空間を生成します。神経科学の研究で正確な結果が得られます。ドキュメントとデモを通じてその機能を探ってください。
Use Cases
• 視覚野からの神経活動をデコードして、視聴したビデオを再構築する。 • 霊長類の感覚運動野からの軌道をデコードする。 • ナビゲーション中の位置をデコードする。 • ラットの海馬データを位置/神経活動の相関関係のために分析する。 • DINOフレーム特徴を使用してマウスの一次視覚野データを埋め込む。 • 一次運動野および体性感覚野からの神経データを分析する。
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