What is Cebra?
Cebra — это инструмент машинного обучения, используемый для сжатия данных временных рядов и выявления скрытых структур и изменчивости. Он отлично подходит для анализа поведенческих нейронных данных и способен декодировать активность в зрительной коре мозга мыши для реконструкции просмотренного видео. Cebra также может применяться к данным гиппокампа крысы и записям 2-фотонных нейропикселей для составления карты пространства и выявления сложных кинематических особенностей. Инструмент использует поведенческие и нейронные данные в совместном, обучаемом и самоконтролируемом режиме для создания согласованных высокопроизводительных скрытых пространств. Его точность и полезность подтверждены в различных сенсомоторных задачах и простых и сложных поведенческих реакциях у разных видов. Cebra также позволяет использовать наборы данных одного и нескольких сеансов для проверки гипотез без необходимости маркировки. Предварительно напечатанная статья и программная реализация алгоритма доступны на arxiv и Github соответственно.
More information on Cebra
Top 5 Countries
Traffic Sources
Cebra Альтернативи
Больше Альтернативи-
Cerebras — это универсальная платформа для быстрой и эффективной подготовки ИИ.
-
Откройте для себя мощный алгоритм машинного обучения, сочетающий классификацию и кластеризацию для эффективного анализа данных. Улучшите процесс принятия решений с помощью прогнозных моделей и визуализации данных. Идеально подходит для маркетинга, финансов, здравоохранения и инженерии.
-
Caffe — фреймворк глубокого обучения, созданный с учетом выразительности, скорости и модульности.
-
Оптимизируйте рабочие процессы аннотации и обучения с подкреплением с помощью Encord. Аннотируйте данные, улучшите качество моделей и получите доступ к экспертам-маркировщикам по запросу.
-
С помощью Neurons — решения в области нейронауки, которому доверяют крупные бренды, вы можете прогнозировать ответы клиентов и оптимизировать маркетинговые стратегии. Получите ценные сведения для принятия решений благодаря возможностям прогнозирования и анализу настроений аудитории. Подтверждено научной обоснованностью и использованием передовых подходов в нейронауке и ИИ.