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理论上，神经群体活动反映了潜在的动态结构。可以使用具有显式动态的状态空间模型（例如基于循环神经网络 (RNN) 的模型）准确捕获此结构。但是，使用循环来显式建模动态需要对数据进行顺序处理，从而减慢脑机接口等实时应用的速度。在这里，我们介绍了一种非循环替代方案——神经数据转换器 (NDT)。我们通过将 NDT 应用于具有已知动态的合成数据集和来自猴子运动皮层的数据（在由 RNN 很好地建模的伸手任务期间），测试了 NDT 捕获自主动态系统的能力。NDT 可以对这些数据集以及最先进的循环模型进行建模。此外，它的非循环性可以实现 3.9 毫秒的推理，远低于实时应用的循环时间，并且比猴子伸手数据集上的循环基线快 6 倍以上。这些结果表明，明确的动力学模型对于建模自主神经群体动力学来说不是必需的。代码：github.com/snel-repo/neural-data-transformers。
使用神经数据转换器进行神经群体活动的表征学习
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