CEBRA

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A CEBRA é uma biblioteca para estimar a cessão de E M B Eddings de Ecordings R de alta dimensão usando variáveis uxiárias . Ele contém algoritmos de aprendizagem auto-supervisionados implementados em Pytorch e tem suporte para uma variedade de conjuntos de dados diferentes comuns em biologia e neurociência.

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cebra é um método auto-supervisionado para cluster não linear que permite a análise de séries temporais informadas por etiquetas. Ele pode usar conjuntamente dados comportamentais e neurais de maneira orientada por hipóteses ou descobertas para produzir espaços latentes consistentes e de alto desempenho. Embora não seja específico para dados neurais e comportamentais, este é o primeiro domínio em que usamos a ferramenta. Este caso de aplicação é obter uma representação consistente de variáveis latentes que impulsionam a atividade e o comportamento, melhorando a precisão da decodificação das variáveis comportamentais sobre o aprendizado supervisionado padrão e a obtenção de incorporações que são robustas para as mudanças de domínio.

Referência

• ? Publicação maio de 2023 : incorporações latentes aprendidas para análise comportamental e neural conjunta. Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* e Mackenzie Weygandt Mathis. Natureza 2023.

• ? Pré -impressão abril de 2022 : incorporações latentes aprendidas para análise comportamental e neural conjunta. Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* e Mackenzie Weygandt Mathis

Licença

• Desde a versão 0.4.0, o CEBRA é um software de código aberto sob uma licença Apache 2.0.
• As versões anteriores 0.1.0 a 0.3.1 foram divulgadas apenas para uso acadêmico (leia o arquivo de licença).