XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSBTT
使用时间
现代神经界面允许在脑电路中访问多达一百万个神经元的活动。但是，带宽极限通常在更大的空间采样（更多通道或像素）和采样的时间频率之间创造权衡。在这里我们证明，可以通过利用神经元之间的关系来获得神经元时间序列中的时空超分辨率，该神经元嵌入了潜在的低维数量人群动力学中。我们新颖的神经网络训练策略，通过时间（SBTT）进行选择性反向传播，从而从数据中学习了潜在动力学的深层生成模型，在这些数据中，观察到的一组变量在每个时间步骤都会发生变化。由此产生的模型能够通过将观测值与学习的潜在动态相结合来推断缺失样本的活动。我们测试SBTT应用于顺序自动编码器，并证明了电生理和钙成像数据中神经种群动态的有效和更高的表征。在电生理学中，SBTT可以准确推断界面带宽较低的神经元种群动力学，从而为植入的neu-roelectronic Interfaces提供了明显的动力节省的途径。在两光子钙成像的应用中，SBTT准确地发现了神经population活性的高频时间结构，从而大大优于当前的最新技术。最后，我们证明，通过使用有限的高带宽采样对预处理动力学模型，然后使用SBTT将这些模型适应这些模型以获取稀疏采样的数据，可以进一步提高性能。
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