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Cebra

用于联合行为和神经分析的可学习潜在嵌入
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CEBRA是一种机器学习工具，它使用非线性技术，从同时记录的联合行为和神经数据中创建一致和高性能的潜在空间。
主要特点：
使用案例：
·分析和解码行为和神经数据，以揭示潜在的神经表征。
·绘制并揭示神经科学研究中复杂的运动学特征。
·在各种数据类型和实验中产生一致的潜在空间。
对于希望分析和解码行为和神经数据的神经科学家来说，Cebra是一个有价值的工具，使他们能够更好地理解与适应行为有关的潜在神经表征。

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