CEBRA: जुड़े हुए व्यवहारिक और न्यूरल विश्लेषण के लिए सीखने योग्य लेटेंट एम्बेडिंग
CEBRA एक मशीन लर्निंग विधि है जिसका उपयोग समय श्रृंखला को संपीड़ित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे डेटा की परिवर्तनशीलता में छिपी हुई संरचनाएं उजागर होती हैं। यह व्यवहारिक और न्यूरल डेटा पर अच्छी तरह से काम करता है जो एक साथ रिकॉर्ड किए जाते हैं, और यह माउस ब्रेन के विज़ुअल कोर्टेक्स से गतिविधि को डिकोड करके देखे गए वीडियो को पुनर्निर्मित कर सकता है।
मुख्य विशेषताएं
- डेटा संपीड़न: समय श्रृंखला डेटा को संपीड़ित करने की क्षमता।
- छिपी हुई संरचनाओं का खुलासा: डेटा की परिवर्तनशीलता में छिपी हुई संरचनाओं को उजागर करने की क्षमता।
- व्यवहारिक और न्यूरल डेटा पर अच्छी प्रदर्शन: एक साथ रिकॉर्ड किए गए व्यवहारिक और न्यूरल डेटा पर अच्छी तरह से काम करने की क्षमता।
- वीडियो पुनर्निर्माण: माउस ब्रेन के विज़ुअल कोर्टेक्स से गतिविधि को डिकोड करके देखे गए वीडियो को पुनर्निर्मित करने की क्षमता।
उपयोग के मामले
CEBRA का उपयोग निम्नलिखित क्षेत्रों में किया जा सकता है:
- न्यूरोसाइंस: व्यवहारिक कार्रवाइयों को न्यूरल गतिविधि से मैप करने के लिए।
- डेटा विश्लेषण: बड़े न्यूरल और व्यवहारिक डेटा को रिकॉर्ड करने की क्षमता बढ़ने के साथ, न्यूरल गतिविधि को मॉडल करने की रुचि बढ़ रही है।
- डिकोडिंग: न्यूरल लेटेंट एम्बेडिंग का उपयोग करके व्यवहारिक डेटा को डिकोड करने के लिए।
प्रमाणन
CEBRA की सटीकता को सत्यापित किया गया है और इसके उपयोगिता को दर्शाया गया है, जिसमें कैल्शियम और इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी डेटासेट शामिल हैं, सेंसरी और मोटर कार्यों में, और सरल या जटिल व्यवहारों में विभिन्न प्रजातियों में।
सॉफ्टवेयर
CEBRA एल्गोरिथम का आधिकारिक कार्यान्वयन GitHub पर उपलब्ध है। भविष्य के अपडेट और रिलीज़ के लिए रिपॉजिटरी को देखें और स्टार दें।
