الوثائق | العروض التوضيحية | التثبيت | ؟ الصفحة الرئيسية | أخبار | ؟ الإبلاغ عن القضايا
CebRA هي مكتبة لتقدير e m b eddings من التقييمات r عالية الأبعاد باستخدام متغيرات uxiliary. أنه يحتوي على خوارزميات تعليمية خاضعة للإشراف ذاتيًا تنفذ في Pytorch ، ولديها دعم لمجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المختلفة الشائعة في علم الأحياء وعلم الأعصاب.
لتلقي التحديثات على إصدارات الرمز ، من فضلك؟ مشاهدة أو ️ نجم هذا المستودع!
cebra هي طريقة خاضعة للإشراف ذاتيا للتجميع غير الخطية التي تسمح بتحليل السلاسل الزمنية المستنيرة. يمكن أن تستخدم البيانات السلوكية والعصبية بشكل مشترك بطريقة تعتمد على الفرضية أو الاكتشاف لإنتاج مساحات كامنة متسقة وعالية الأداء. على الرغم من أنها ليست خاصة بالبيانات العصبية والسلوكية ، إلا أن هذا هو المجال الأول الذي استخدمناه الأداة فيها. حالة التطبيق هذه هي الحصول على تمثيل متسق للمتغيرات الكامنة في القيادة وسلوكها ، وتحسين فك تشفير المتغيرات السلوكية على التعلم المعتاد الخاضع للإشراف ، والحصول
؟ المنشور مايو 2023 : التضمينات الكامنة القابلة للتعلم للتحليل السلوكي والعصبي المشترك. Steffen Schneider* ، Jin Hwa Lee* و Mackenzie Weygandt Mathis. الطبيعة 2023.
؟ preprint أبريل 2022 : التضمينات الكامنة القابلة للتعلم للتحليل السلوكي والعصبي المشترك. Steffen Schneider* ، Jin Hwa Lee* و Mackenzie Weygandt Mathis