CEBRA

เอกสาร การสาธิต | การติดตั้ง - หน้าแรก ข่าว | - ปัญหาการรายงาน

ยินดีต้อนรับ!

Cebra เป็นห้องสมุดสำหรับการประมาณค่า c onsistent e m b eddings ของ ecordings r มิติสูงโดยใช้ ตัวแปร uxiliary มันมีอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ดูแลตนเองที่ใช้ใน Pytorch และได้รับการสนับสนุนสำหรับชุดข้อมูลที่หลากหลายที่พบได้ทั่วไปในชีววิทยาและประสาทวิทยาศาสตร์

กรุณารับการอัปเดตเกี่ยวกับการเผยแพร่รหัสได้ไหม ดูหรือ️เป็นที่เก็บข้อมูลนี้!

cebra เป็นวิธีการดูแลตนเองสำหรับการจัดกลุ่มที่ไม่ใช่เชิงเส้นซึ่งช่วยให้การวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่ได้รับการระบุชื่อ มันสามารถใช้ข้อมูลพฤติกรรมและระบบประสาทร่วมกันในลักษณะสมมติฐานหรือการค้นพบที่ขับเคลื่อนด้วยเพื่อสร้างพื้นที่แฝงที่สม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพสูง ในขณะที่มันไม่ได้เฉพาะเจาะจงกับข้อมูลทางประสาทและพฤติกรรมนี่เป็นโดเมนแรกที่เราใช้เครื่องมือในกรณีแอปพลิเคชันนี้คือการได้รับการเป็นตัวแทนที่สอดคล้องกันของตัวแปรแฝงกิจกรรมการขับขี่และพฤติกรรมการปรับปรุงการถอดรหัสความแม่นยำของตัวแปรพฤติกรรมผ่านการเรียนรู้แบบควบคุมมาตรฐาน

อ้างอิง

• - สิ่งพิมพ์พฤษภาคม 2566 : ฝังแฝงที่เรียนรู้ได้สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมร่วมและระบบประสาท Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* และ Mackenzie Weygandt Mathis ธรรมชาติ 2023.

• - Preprint เมษายน 2022 : การฝังแฝงที่เรียนรู้ได้สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมร่วมและระบบประสาท Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* และ Mackenzie Weygandt Mathis

ใบอนุญาต

• ตั้งแต่เวอร์ชัน 0.4.0, Cebra เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0
• รุ่นก่อนหน้า 0.1.0 ถึง 0.3.1 ได้รับการปล่อยตัวสำหรับการใช้งานทางวิชาการเท่านั้น (โปรดอ่านไฟล์ใบอนุญาต)