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Cebra

AI研究僧
2023-08-23 / 0 评论 / 0 点赞 / 61 阅读 / 501 字

Cebra 简介

cebra

Cebra是一种用于压缩时间序列数据并揭示隐藏结构和变异性的机器学习工具,特别擅长分析行为神经数据,并可以解码小鼠大脑视觉皮层活动,以重建观看的视频。 Cebra还可以应用于rat hippocampus数据和2-photon neuropixels记录,以映射空间并揭示复杂运动特征。该工具以行为和神经数据为原料,以交互、可学习、自监督的方式生成具有高性能 latent 空间的一致性。它已通过各种感官运动任务和简单和复杂行为的准确性和实用性得到验证。 Cebra还允许单次和多次数据集用于假设检验,无需进行标注。该算法的预发表论文和软件实现可以在arxiv和Github上找到。

特性

  • 分析小鼠脑中视觉皮层活动以重构观看的视频
  • 将 Rat 脑海马回数据映射到笛卡尔空间,揭示复杂的运动特征
  • 为感官运动任务和行为生成高性能的潜在空间
  • 利用单次和多次数据集进行假设检验,无需标签
  • 压缩时间序列数据,实现高效存储和分析

相关链接

官网:https://cebra.ai/

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