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Incrustos latentes aprendizables para análisis de comportamiento y neuronal articular

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Cebra es una herramienta de aprendizaje automático que utiliza técnicas no lineales para crear espacios latentes consistentes y de alto rendimiento a partir de datos de comportamiento y neuronales conjuntos registrados simultáneamente.

Características clave:

Cebra

Incrustos latentes neuronales: uso para pruebas de hipótesis y análisis basados en el descubrimiento.
Precisión validada: eficacia demostrada en conjuntos de datos de calcio y electrofisiología, tareas sensoriales y motoras, y comportamientos simples o complejos entre las especies.
Sesión múltiple y sin etiquetas: se puede usar con conjuntos de datos únicos o de sesión múltiple y sin etiquetas.
Decodificación de alta precisión: proporciona una decodificación rápida de películas naturales de la corteza visual.
Disponibilidad del código: acceda al código de la herramienta en GitHub y lea la preimpresión en arxiv.org.

Casos de uso:

• Analizar y decodificar datos conductuales y neuronales para revelar representaciones neuronales subyacentes.

• Mapear y descubrir características cinemáticas complejas en la investigación de neurociencia.

• Producir espacios latentes consistentes en varios tipos de datos y experimentos.

Salesmind Ai

Cebra es una herramienta valiosa para los neurocientíficos que desean analizar y decodificar datos conductuales y neuronales, lo que les permite comprender mejor las representaciones neuronales subyacentes involucradas en comportamientos adaptativos.

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