行動と神経の共同解析のための学習可能な潜在埋め込み
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Cebraの特徴 Cebraは、非線形技術を使用して、同時に記録された行動および神経データから一貫性のある高性能な潜在空間を作成する機械学習ツールです. 主な機能: 神経潜在埋め込み: 仮説検証および探索的解析に使用. 検証済みの精度: カルシウムおよび電気生理学データセットで効果が証明済み, 感覚および運動タスク, 種を超えた単純または複雑な行動. マルチセッションおよびラベル不要: 単一またはマルチセッションデータセットおよびラベルなしで使用可能. 高精度デコーディング: 視覚野から自然映画の迅速なデコーディングを提供. コードの可用性: Access the tool’s code on GitHub and read the pre-print on arxiv.org. ユースケース: • Analyze and decode behavioural and neural data to reveal underlying neural representations. • Map and uncover complex kinematic features in neuroscience research. • Produce consistent latent spaces across various data types and experiments. Cebra is a valuable tool for neuroscientists who wish to analyze and decode behavioural and neural data, allowing them to better understand the underlying neural representations involved in adaptive behaviours.