Neuroformer: Ein leistungsfähiges Modell zur multimedialen und multitaskingorientierten generativen Vorverarbeitung von Gehirndaten
Neuroformer ist ein leistungsfähiges, multimedienfähiges und multitaskingfähiges generatives vortrainiertes Transformermodell, das speziell entwickelt wurde, um die Komplexität großer, zellulärer neuronaler Datensätze zu bewältigen. Es kann neuronale Aktivität, Stimuli und Verhalten effizient modellieren und vorhersagen.
Neuroformer: Ein leistungsfähiges Modell zur multimedialen und multitaskingorientierten generativen Vorverarbeitung von Gehirndaten
Neuroformer ist ein leistungsfähiges, multimedienfähiges und multitaskingfähiges generatives vortrainiertes Transformermodell, das speziell entwickelt wurde, um die Komplexität großer, zellulärer neuronaler Datensätze zu bewältigen. Es kann neuronale Aktivität und Verhalten genau vorhersagen und liefert gleichzeitig Einblicke in die zugrunde liegenden neuronalen Schaltkreise.
Datengesteuerte Repräsentation der Dynamik neuronaler Populationen und ihrer Geometrie
Die Methode MARBLE ermöglicht eine datengesteuerte, interpretierbare Darstellung der nichtlinearen Dynamik neuronaler Populationen, die mit der Geometrie der neuronalen Aktivitätsmanifolds korrespondiert und über verschiedene Systeme hinweg konsistent ist.
Umfassende Analyse der direkten funktionalen Konnektivität im visuellen Hirnnetzwerk
Die Studie untersucht die Eigenschaften positiver und negativer funktionaler Konnektivität im visuellen Hirnnetzwerk, um ein besseres Verständnis der neuronalen Interaktionen im Gehirn während visueller Aufgaben zu erlangen.
Effiziente Identifizierung funktionaler Zelltypen durch optimierte diskriminierende Stimuli
Durch ein optimierungsbasiertes Clusterverfahren können diskriminierende Stimuli identifiziert werden, die eine effiziente Zuordnung von Neuronen zu funktionalen Zelltypen in Retina und visueller Kortex ermöglichen.
Extraktion und Wiederherstellung der räumlich-zeitlichen Struktur in latenten Dynamiken - Ausrichtung mit Diffusionsmodellen
Die Methode ERDiff ermöglicht die Erhaltung der räumlich-zeitlichen Struktur von latenten Dynamiken für eine effektive neuronale Verteilungsausrichtung.
Effektives Gehirn-Connectome basierend auf fMRT- und DTI-Daten
Effektive Connectome werden durch Bayesianische Methoden auf Basis von fMRT- und DTI-Daten präziser und zuverlässiger entdeckt.
Rekonstruktion von visuellen Stimulusbildern aus EEG-Signalen basierend auf einem tiefen visuellen Repräsentationsmodell
Ein tiefes visuelles Repräsentationsmodell ermöglicht die präzise Rekonstruktion von visuellen Stimulusbildern aus EEG-Signalen.
Durchschaue ihre Gedanken: Übertragbare neuronale Repräsentationen aus fMRT-Daten verschiedener Probanden
Übertragbare neuronale Repräsentationen aus fMRT-Daten verschiedener Probanden ermöglichen robustes Lernen und verbesserte Dekodierung.
Entschlüsselung des neuronalen Codes für Worterkennung in Convolutional Neural Networks
Neuronaler Code ermöglicht invariantes Wortlesen durch Positionscodierung.
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