Cebra
FreeCEBRA é um algoritmo de autoaprendizagem para análise interpretável de séries temporais. Ele decodifica dados neurais e comportamentais complexos, revelando estruturas ocultas.
CEBRA é um algoritmo de aprendizado auto-supervisionado para analisar gravações de alta dimensionalidade. Ele mapeia a atividade neural em embeddings interpretáveis e consistentes. Você usa o CEBRA para comprimir dados de séries temporais e revelar estruturas ocultas. Esta ferramenta se destaca com gravações comportamentais e neurais simultâneas. Você pode decodificar a atividade do córtex visual de camundongos para reconstruir vídeos visualizados. Você também decodifica trajetórias do córtex sensoriomotor de primatas e a posição do animal durante a navegação. O CEBRA fornece uma abordagem orientada por hipóteses ou descoberta. Ele produz espaços latentes de alto desempenho. Você obtém resultados precisos para sua pesquisa em neurociência. Explore suas capacidades através da documentação e demonstrações.
Use Cases
• Decodificar atividade neural do córtex visual para reconstruir vídeo visualizado. • Decodificar trajetórias do córtex sensoriomotor de primatas. • Decodificar posição durante a navegação. • Analisar dados do hipocampo de ratos para correlação de posição/atividade neural. • Incorporar dados do córtex visual primário de camundongos com recursos de quadro DINO. • Analisar dados neurais dos córtex motor primário e somatossensorial.
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