Oct, 2023
神经与行为数据的多模态高斯过程变分自编码器
Multi-modal Gaussian Process Variational Autoencoders for Neural and Behavioral Data
Rabia Gondur, Usama Bin Sikandar, Evan Schaffer, Mikio Christian Aoi, Stephen L Keeley
TL;DR我们提出了一种无监督的潜在变量模型,可以从不同的实验数据模态中提取演化的共享和独立的潜变量,通过结合高斯过程因子分析和高斯过程变分自编码器的方法,我们在傅里叶域中参数化模型的潜变量,并在两个真实的多模态实验设置上验证了模型的有效性。