CEBRA
v0.4.0
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CEBRA는 uxiliary 변수를 사용하여 고차원 r ecording의 현저한 E M B Edding을 추정하기위한 도서관입니다. 여기에는 Pytorch에서 구현 된 자체 감독 학습 알고리즘이 포함되어 있으며 생물학 및 신경 과학에서 공통적 인 다양한 데이터 세트를 지원합니다.
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cebra 는 라벨 정보 시계열 분석을 허용하는 비선형 클러스터링을위한 자체 감독 방법입니다. 가설 또는 발견 중심 방식으로 행동 및 신경 데이터를 공동으로 사용하여 일관된 고성능 잠재 공간을 생성 할 수 있습니다. 신경 및 행동 데이터에만 국한되지는 않지만, 이것은 우리가 도구를 사용한 첫 번째 영역입니다.이 응용 사례는 잠재 변수를 운전하는 활동과 행동을 구동하는 일관된 표현을 얻는 것입니다.
? 2023 년 5 월 간행물 : 공동 행동 및 신경 분석을위한 학습 가능한 잠재적 임베드. Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* 및 Mackenzie Weygandt Mathis. 자연 2023.
? Preprint 2022 년 4 월 : 공동 행동 및 신경 분석을위한 학습 가능한 잠재 임베드. Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* 및 Mackenzie Weygandt Mathis
