سبق 1ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਸਹੀਤਾ, ਕੰਫਿਊਜ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਬਾਈਨਰੀ ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ ROC/AUC, ਅਤੇ ਲੇਬਲ-ਸ਼ਫਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਚਾਂਸ-ਲੈਵਲ ਅੰਦਾਜ਼ਨਇਹ ਭਾਗ ਡੀਕੋਡਰ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਬਾਰੇ ਵਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਹੀਤਾ, ਕੰਫਿਊਜ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਸਿਸ, ROC ਕਰਵਜ਼ ਅਤੇ AUC ਗਣਨਾ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਸ਼ਫਲਿੰਗ ਨਾਲ ਚਾਂਸ ਲੈਵਲ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਕਰੋਗੇ।
Computing accuracy and error ratesBuilding and reading confusion matricesROC curves and AUC for binary decodingPrecision, recall, and F1 in neural tasksLabel-shuffling to estimate chance levelsVisualizing performance with confidence bandsسبق 2ਵਿਹਾਰਕ ਕੋਡ ਪੈਟਰਨ: ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਸੇਵਿੰਗ ਲਈ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਪੁਨਰੁਤਪਾਦਕ ਰੈਂਡਮ ਸੀਡਸਇਹ ਭਾਗ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੋਡਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਲੋਡਰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੋਗੇ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲੂਪਸ, ਮਾਡਲ ਸੇਵਿੰਗ, ਕੰਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਰੈਂਡਮ ਸੀਡ ਕੰਟਰੋਲ ਨਾਲ ਪੁਨਰੁਤਪਾਦਕ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਣਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓਗੇ।
Organizing raw and processed neural datasetsBuilding reusable data loader functionsTraining, validation, and test loopsSaving models, metrics, and configurationsManaging random seeds and reproducibilityLogging experiments and version controlسبق 3ਨਿਊਰਲ ਡਾਟਾ ਲਈ ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ: ਕੇ-ਫੋਲਡ, ਲੀਵ-ਵਨ-ਆਊਟ, ਟ੍ਰਾਇਲ-ਬੈਲੰਸਡ ਸਪਲਿਟਸ, ਅਤੇ ਲੀਕੇਜ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਟਾਈਮ-ਬਲੌਕਡ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨਇਹ ਭਾਗ ਨਿਊਰਲ ਡਾਟਾ ਲਈ ਢੁਕਵੀਆਂ ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕੇ-ਫੋਲਡ, ਲੀਵ-ਵਨ-ਆਊਟ, ਟ੍ਰਾਇਲ-ਬੈਲੰਸਡ ਅਤੇ ਟਾਈਮ-ਬਲੌਕਡ ਸਕੀਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਟੈਂਪੋਰਲ ਲੀਕੇਜ ਅਤੇ ਅਧਿਕ ਆਪਟੀਮਿਸਟਿਕ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਸਿੱਖੋਗੇ।
Standard k-fold cross-validation designLeave-one-out for limited trial countsTrial-balanced splits across conditionsTime-blocked folds to avoid leakageNested CV for model selection and testingStratification and session-wise splittingسبق 4ਸਹੀਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਇੰਟਰਵੈਲਾਂ ਲਈ ਬੂਟਸਟ੍ਰੈਪ ਅਤੇ ਪਰਮਿਊਟੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟਇਹ ਭਾਗ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਸਹੀਤਾ ਚਾਂਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਜਾਣਨ ਲਈ ਨਾਨਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬੂਟਸਟ੍ਰੈਪ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਇੰਟਰਵੈਲ ਅਤੇ ਪਰਮਿਊਟੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਕੰਪੈਰੀਜ਼ਨ ਲਈ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋਗੇ।
Bootstrap resampling of trials and unitsPercentile and BCa confidence intervalsPermutation tests via label shufflingBuilding null distributions for accuracyCorrecting for multiple comparisonsReporting p values and effect sizesسبق 5ਸਾਧਾਰਣ ਨਾਨਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੀਕੋਡਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਨੇਅਰੈਸਟ-ਨੇਇਬਰ, ਟੈਂਪਲੇਟ-ਮੈਚਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਪਾਈਕ ਗਿਣਤੀਆਂ ਲਈ ਨੈਵ ਬੇਅਸਇਹ ਭਾਗ ਸਪਾਈਕ ਡਾਟਾ ਲਈ ਸਾਧਾਰਣ ਨਾਨਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੀਕੋਡਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਨੇਅਰੈਸਟ-ਨੇਇਬਰ, ਟੈਂਪਲੇਟ-ਮੈਚਿੰਗ ਅਤੇ ਨੈਵ ਬੇਅਸ ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਮਜ਼ਬੂਤੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਟਾਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋਗੇ।
k-nearest-neighbor decoding of trialsTemplate-matching using mean responsesNaive Bayes models for spike countsDistance metrics for neural population spaceHandling ties and class imbalanceComparing nonparametric and linear decodersسبق 6ਡੀਕੋਡਰ ਵੇਟ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨ ਵਿਆਖਿਆ: ਵੇਟ ਸਥਿਰਤਾ, ਪੌਪੂਲੇਸ਼ਨ ਯੋਗਦਾਨ, ਅਤੇ ਸਿੰਗਲ-ਨਿਊਰੌਨ ਮਹੱਤਤਾਇਹ ਭਾਗ ਡੀਕੋਡਰ ਨਿਊਰਲ ਪੌਪੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਵੇਟ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋਗੇ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰੌਨ ਪਛਾਣੋਗੇ ਅਤੇ ਪੌਪੂਲੇਸ਼ਨ ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਰੈਡੰਡੈਂਸੀ ਅਤੇ ਯੂਨਿਟਸ ਅਨੁਸਾਰ ਕੋਰੀਲੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜੋਗੇ।
Stability of weights across cross-validation foldsRanking neurons by absolute weight magnitudeRelating weights to tuning curves and selectivityPopulation contributions and redundancyEffects of correlations on learned weightsVisualizing weight maps across brain areasسبق 7ਲੀਨੀਅਰ ਡੀਕੋਡਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (LDA) ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (L1/L2) ਨਾਲਇਹ ਭਾਗ ਨਿਊਰਲ ਡਾਟਾ ਲਈ ਲੀਨੀਅਰ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ LDA ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ, L1 ਅਤੇ L2 ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਮਝੋਗੇ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਡਾਈਮੈਂਸ਼ਨੈਲਿਟੀ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੈਂਡਲ ਕਰੋਗੇ।
Formulating logistic regression for decodingLinear discriminant analysis assumptionsL1 versus L2 regularization trade-offsHyperparameter tuning and validationHandling high-dimensional neural featuresInterpreting linear decision boundariesسبق 8ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਵੇਰੀਏਬਲ ਚੋਣ: ਬਾਈਨਰੀ ਵਿਰੁੱਧ ਮਲਟੀਕਲਾਸ ਚੋਣਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡਾਟਾ ਤੋਂ ਲੇਬਲ ਨਿਕਾਲਣਾਇਹ ਭਾਗ ਡੀਕੋਡ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬਾਈਨਰੀ ਅਤੇ ਮਲਟੀਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਵੱਖ ਕਰੋਗੇ, ਵਿਹਾਰਕ ਮੈਟਾਡਾਟਾ ਤੋਂ ਲੇਬਲ ਨਿਕਾਲੋਗੇ ਅਤੇ ਅਸਪੱਸ਼ਟ, ਗੁੰਮ ਜਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਸਕ੍ਰੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਹੈਂਡਲ ਕਰੋਗੇ।
Binary versus multiclass decoding choicesExtracting labels from behavioral metadataAligning labels to trials and time windowsHandling missing or noisy labelsDiscretizing continuous variables for decodingBalancing classes and sampling strategiesسبق 9ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਲਈ ਫੀਚਰ ਨਿਕਾਲਣਾ: ਸਮਾਂ ਬਿਨਸ, ਔਸਤ ਸਪਾਈਕ ਗਿਣਤੀਆਂ, PSTH-ਅਧਾਰਤ ਫੀਚਰ, ਅਤੇ PCA ਰਾਹੀਂ ਡਾਈਮੈਂਸ਼ਨੈਲਿਟੀ ਘਟਾਉਣਾਇਹ ਭਾਗ ਰਾਅ ਸਪਾਈਕ ਟ੍ਰੇਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਫੀਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਵਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਬਿਨਿੰਗ, ਸਪਾਈਕ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ PSTH ਫੀਚਰ ਅਤੇ PCA-ਅਧਾਰਤ ਡਾਈਮੈਂਸ਼ਨੈਲਿਟੀ ਘਟਾਉਣਾ ਸਿੱਖੋਗੇ ਜੋ ਉੱਚ-ਡਾਈਮੈਂਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਡੀਨਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਕੰਪ੍ਰੈੱਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Choosing time bin widths for spike trainsComputing trial-wise spike count featuresBuilding PSTHs and smoothing choicesAligning features to task events and epochsApplying PCA to neural population activityInterpreting PCA components and variance
