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  1. TOOL · CL_206428 ·

    新的PCA-DMD框架重构高维神经动力学

    研究人员开发了PCA-DMD,一种用于从记录中重构高维神经动力学的新型框架。该方法对记录进行分段,将数据投影到紧凑的PCA空间,学习该潜在空间中的线性演化,并通过反向投影和重叠-添加聚合来重构信号。在海马体记录上,PCA-DMD与Classical DMD和SpDMD等现有方法相比,表现出优越的性能,在跨受试者方面实现了强大的零样本泛化,并且即使在样本量增加的情况下也能实现稳定的重构。该框架在独立的Allen Neuropixels数…