Cebra

什么是"Cebra"？

CEBRA是一种机器学习方法，可以用于压缩时间序列，以揭示数据变异性中隐藏的结构。它在同时记录的行为和神经数据上表现出色，可以解码小鼠大脑视觉皮层的活动，以重建观看的视频。

"Cebra"有哪些功能？

CEBRA可以用于将行为动作映射到神经活动，是神经科学的一个基本目标。它可以在大规模神经和行为数据记录的情况下，对神经动态进行建模，以探究神经表征。CEBRA能够生成一致且高性能的潜在空间，可用于解码自然视频、空间映射等应用。

产品特点：

CEBRA方法能够联合使用行为和神经数据，以一种有监督或自监督的方式产生一致且高性能的潜在空间。它可以用于解码、空间映射、复杂动作分析等多种应用场景，适用于不同物种、感官和运动任务。

应用场景：

CEBRA可应用于大量神经和行为数据的记录，适用于神经科学研究、行为学研究、视觉皮层活动解码等领域。它可以帮助研究人员揭示行为与神经活动之间的关联，探索神经表征，解码自然视频等。

"Cebra"如何使用？

您可以在GitHub上找到CEBRA算法的官方实现，观看并收藏该存储库以获取未来更新和发布通知。您还可以通过Twitter关注我们或订阅我们的邮件列表以获取项目的更新。如果您有兴趣合作，请通过电子邮件与我们联系。

常见问题：

1. CEBRA适用于哪些数据类型？
   CEBRA适用于同时记录的行为和神经数据，包括钙信号和电生理数据。

2. CEBRA的性能如何？
   CEBRA具有高性能，能够生成一致且高质量的潜在空间，用于解码和空间映射等任务。

3. CEBRA的应用范围有哪些？
   CEBRA可应用于神经科学研究、行为学研究、视觉皮层活动解码等领域，帮助揭示行为与神经活动之间的关联。