CEBRA

Документация | Демо Установка | ? Домашняя страница | Новости | ? Проблемы отчетности

Добро пожаловать!

CEBRA -это библиотека для оценки контейнеровских изданий высокоразмерных результатов с использованием нитиатарных переменных. Он содержит самоотверженные алгоритмы обучения, реализованные в Pytorch, и обладает поддержкой различных наборов данных, распространенных в биологии и нейробиологии.

Чтобы получить обновления в выпусках кода, пожалуйста? Смотрите или ️ Светь этот репозиторий!

cebra -это самоотверженный метод для нелинейной кластеризации, который позволяет анализировать анализ временных рядов. Он может совместно использовать поведенческие и нервные данные в гипотезе или основании на обнаружении, чтобы получить последовательные, высокопроизводительные скрытые пространства. Хотя он не является специфическим для нейронных и поведенческих данных, это первый домен, в котором мы использовали этот инструмент. В этом случае применение заключается в получении постоянного представления скрытых переменных, управляющих активностью и поведением, повышая точность декодирования поведенческих переменных по сравнению с стандартным контролируемым обучением и получения внедрения, которые являются устойчивыми к доменным сдвигам.

Ссылка

• ? Публикация май 2023 г .: Ученические скрытые встраивания для совместного поведенческого и нейронного анализа. Штеффен Шнайдер*, Джин Хва Ли* и Маккензи Вейгандт Матис. Природа 2023.

• ? Препринт апрель 2022 года . Обучаемые скрытые встраивания для совместного поведенческого и нейронного анализа. Штеффен Шнайдер*, Джин Хва Ли* и Маккензи Вейгандт Матис

Лицензия

• Со времени версии 0.4.0 CEBRA является программным обеспечением с открытым исходным кодом по лицензии Apache 2.0.
• Предыдущие версии от 0,1,0 до 0,3,1 были выпущены только для академического использования (пожалуйста, прочитайте файл лицензии).