Cebra 是一种先进的机器学习工具，它使用尖端的非线性技术，根据同时记录的联合行为和神经数据创建一致且高性能的潜在空间。以下是该工具的主要功能和优点：
神经潜在嵌入：用于假设检验和发现驱动的分析，使神经科学家能够揭示与适应性行为有关的潜在神经表征。
经过验证的准确性：Cebra 的功效已在钙和电生理学数据集、感觉和运动任务以及跨物种的简单或复杂行为上得到证明，确保结果高度准确。
多会话和无标签：Cebra 可以与单会话和多会话数据集一起使用，并且无需标签，从而增加了分析不同类型数据时的多功能性。
高精度解码：Cebra 提供对视觉皮层自然电影的快速解码，加速研究进程。
代码可用性：该工具的代码可在 GitHub 上获取，用户可以在 arxiv.org 上阅读预印本，从而提供透明度并促进协作。
Cebra 的用例包括分析和解码行为和神经数据、映射和揭示神经科学研究中的复杂运动学特征，以及在各种数据类型和实验中生成一致的潜在空间。
总体而言，对于希望提高研究能力并更好地了解复杂行为的神经基础的神经科学家来说，Cebra 是一个非常有价值且必要的工具。
