CEBRA

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いらっしゃいませ！

Cebraは、Uxiliary変数を使用して、高次元のRecordingsの測定値を推定するためのライブラリです。 Pytorchに実装された自己監視学習アルゴリズムが含まれており、生物学と神経科学に共通するさまざまなデータセットをサポートしています。

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cebra 、ラベルに情報に基づいた時系列分析を可能にする非線形クラスタリングのための自己監視方法です。仮説または発見駆動型の方法で行動および神経データを共同で使用して、一貫した高性能の潜在スペースを生成することができます。神経データと行動データに固有のものではありませんが、これはツールを使用した最初のドメインです。このアプリケーションのケースは、活動と行動を駆動する潜在変数の一貫した表現を取得し、標準的な監視された学習よりも行動変数の解読精度を改善し、ドメインシフトに堅牢な埋め込みを取得することです。

参照

• ？出版2023年5月：共同行動および神経分析のための学習可能な潜在的な埋め込み。 Steffen Schneider*、Jin Hwa Lee*、Mackenzie Weygandt Mathis。自然2023。

• ？プリプリント2022年4月：共同行動および神経分析のための学習可能な潜在的な埋め込み。 Steffen Schneider*、Jin Hwa Lee*、Mackenzie Weygandt Mathis

ライセンス

• バージョン0.4.0以降、CebraはApache 2.0ライセンスの下でオープンソースソフトウェアです。
• 以前のバージョン0.1.0〜0.3.1は、アカデミック使用のみでリリースされました（ライセンスファイルをお読みください）。